【技术实现步骤摘要】
本公开涉及医学影像，特别涉及一种病灶定位方法、系统、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、现有技术中医生通常是通过观察患者的医学影像数据，凭借着专业知识和主观经验，寻找满足病灶影像学特征的区域初步确定病灶的位置，然后通过测量指定的生理参数来判断病灶侵犯的具体范围，实现对病灶的定位。
2、但上述方法过于依赖于医生的专业水平，采用人工方式对病灶进行定位，不仅效率低下，而且在病灶的定位过程中缺少病灶的量化指标进行辅助判断，导致最终对病灶的定位精度有限。
技术实现思路
1、本公开为了克服上述技术问题，提供一种病灶定位方法、系统、电子设备及存储介质。
2、本公开是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
3、第一方面，本公开提供一种病灶定位方法。所述病灶定位方法包括：
4、获取包含病灶的目标组织的医学影像数据；
5、根据所述医学影像数据对所述目标组织进行三维重建，得到所述目标组织的三维模型；
6、根据所述三维模型对目标组织进行多层级分段，以得到所述目标组织多层级的分段结果；
7、基于所述分段结果获得所述病灶在所述目标组织中的精确位置。
8、可选地，所述根据所述三维模型对目标组织进行多层级分段，以得到所述目标组织多层级的分段结果的步骤包括：
9、根据所述医学影像数据分别确定所述目标组织多层级的分段组织的模型轮廓；
10、对所述分段组织的模型轮廓进行调整。
11、可选地，
12、基于上层分段组织的模型轮廓修正下层分段组织的模型轮廓，使得所述下层分段组织的模型轮廓与所述上层分段组织的模型轮廓一致；其中，所述上层分段组织包括所述下层分段组织。
13、可选地，所述根据所述医学影像数据分别确定所述目标组织多层级的分段组织的模型轮廓的步骤包括：
14、根据所述医学影像数据获取多层级所述分段组织的形态特征；
15、根据所述形态特征确定对应的所述分段组织的二维边界；
16、根据所述分段组织的二维边界确定对应的所述模型轮廓。
17、可选地，所述根据所述医学影像数据获取多层级所述分段组织的形态特征的步骤包括：
18、利用深度学习模型根据所述医学影像数据获得至少一个层级的所述分段组织的形态特征；
19、其中，所述深度学习模型在训练过程中的损失值根据上层分段组织的模型轮廓与下层分段组织的模型轮廓之前相差的体素数量确定。
20、可选地，所述多层级的分段组织包括肺叶、肺段和肺亚段中的至少两种；其中，所述肺叶是所述肺段和所述肺亚段的上层分段组织，所述肺段是所述肺亚段的上层分段组织。
21、可选地，所述对所述分段组织的模型轮廓进行调整的步骤还包括：
22、根据目标分段结果，在所述目标组织的三维模型上建立三维网格曲面；其中，所述目标分段结果包括所述目标组织对应目标层级的所述分段组织的模型轮廓；
23、响应于所述三维网格曲面的网格数据变化，调整所述目标分段结果。
24、第二方面，本公开提供一种病灶定位系统。所述病灶定位系统包括：
25、获取模块，用于获取包含病灶的目标组织的医学影像数据；
26、三维重建模块，用于根据所述医学影像数据对所述目标组织进行三维重建，得到所述目标组织的三维模型；
27、分段模块，用于根据所述三维模型对目标组织进行多层级分段，以得到所述目标组织多层级的分段结果；
28、病灶定位模块，用于基于所述分段结果获得所述病灶在所述目标组织中的精确位置。
29、可选地，所述分段模块包括：
30、模型分段单元，用于根据所述医学影像数据分别确定所述目标组织多层级的分段组织的模型轮廓；
31、轮廓调整单元，用于对所述分段组织的模型轮廓进行调整。
32、可选地，所述轮廓调整单元用于基于上层分段组织的模型轮廓修正下层分段组织的模型轮廓，使得所述下层分段组织的模型轮廓与所述上层分段组织的模型轮廓一致；其中，所述上层分段组织包括所述下层分段组织。
33、可选地，所述模型分段单元用于根据所述医学影像数据获取多层级所述分段组织的形态特征；根据所述形态特征确定对应的所述分段组织的二维边界；根据所述分段组织的二维边界确定对应的所述模型轮廓。
34、可选地，所述模型分段单元还用于利用深度学习模型根据所述医学影像数据获得至少一个层级的所述分段组织的形态特征；
35、其中，所述深度学习模型在训练过程中的损失值根据上层分段组织的模型轮廓与下层分段组织的模型轮廓之前相差的体素数量确定。
36、可选地，所述多层级的分段组织包括肺叶、肺段和肺亚段中的至少两种；其中，所述肺叶是所述肺段和所述肺亚段的上层分段组织，所述肺段是所述肺亚段的上层分段组织。
37、可选地，所述轮廓调整单元还用于根据目标分段结果，在所述目标组织的三维模型上建立三维网格曲面；其中，所述目标分段结果包括所述目标组织对应目标层级的所述分段组织的模型轮廓；
38、响应于所述三维网格曲面的网格数据变化，调整所述目标分段结果。
39、第三方面，本公开提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并用于在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时，实现第一方面所述的病灶定位方法。
40、第四方面，本公开提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现第一方面所述的病灶定位方法。
41、在符合本领域常识的基础上，上述各实施方式，可任意组合以得到本公开各较佳实施例。
42、本公开的积极进步效果在于：本公开实施例提供的病灶定位方法，先基于包含病灶的目标组织的医学影像数据进行三维重建，再结合目标组织多层级的分段结果，获得病灶在目标组织中的精确位置，对病灶实现精准的、快速的多维度定位。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种病灶定位方法，其特征在于，所述病灶定位方法包括：
2.根据权利要求1所述的病灶定位方法，其特征在于，所述根据所述三维模型对目标组织进行多层级分段，以得到所述目标组织多层级的分段结果的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的病灶定位方法，其特征在于，所述对所述分段组织的模型轮廓进行调整的步骤包括：
4.根据权利要求2所述的病灶定位方法，其特征在于，所述根据所述医学影像数据分别确定所述目标组织多层级的分段组织的模型轮廓的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的病灶定位方法，其特征在于，所述根据所述医学影像数据获取多层级所述分段组织的形态特征的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的病灶定位方法，其特征在于，所述多层级的分段组织包括肺叶、肺段和肺亚段中的至少两种；其中，所述肺叶是所述肺段和所述肺亚段的上层分段组织，所述肺段是所述肺亚段的上层分段组织。
7.根据权利要求2-6中任一项所述的病灶定位方法，其特征在于，所述对所述分段组织的模型轮廓进行调整的步骤还包括：
8.一种病灶定位系统，其特征在于，所述病灶定
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并用于在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行计算机程序时，实现如权利要求1-7中任一项所述病灶定位方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述病灶定位方法。
...【技术特征摘要】
1.一种病灶定位方法，其特征在于，所述病灶定位方法包括：
2.根据权利要求1所述的病灶定位方法，其特征在于，所述根据所述三维模型对目标组织进行多层级分段，以得到所述目标组织多层级的分段结果的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的病灶定位方法，其特征在于，所述对所述分段组织的模型轮廓进行调整的步骤包括：
4.根据权利要求2所述的病灶定位方法，其特征在于，所述根据所述医学影像数据分别确定所述目标组织多层级的分段组织的模型轮廓的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的病灶定位方法，其特征在于，所述根据所述医学影像数据获取多层级所述分段组织的形态特征的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的病灶定位方法，其特征在于，所述多层...
【专利技术属性】
技术研发人员：王奇坤，沈强，陈科，
申请(专利权)人：武汉联影智融医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。