【技术实现步骤摘要】
本申请涉及医学医学图像处理领域，特别是涉及髋关节图像的分割方法、装置和手术机器人系统。
技术介绍
1、复杂髋关节通常指由于发育异常、骨折或关节炎导致的存在严重损伤和畸形的髋关节。髋关节置换术是当前应用最广泛的关节置换手术之一。针对病理情况严重的髋关节，可以通过髋关节置换术，使用人工髋关节来恢复髋关节功能，临床上将其定义为修复性髋关节。通常，人工髋关节中的假体包括髋臼杯、内衬、球头和股骨柄，常用的材料包括钛合金、钴铬钼合金等金属材料。
2、从医学图像中实现髋关节区域的分割，在临床上有较广泛的应用前景。对于存在损伤或畸形的髋关节结构，或者对于使用人工髋关节的髋关节结构而言，从医学图像中分割出其中的髋关节区域难度较高。具体来说，复杂髋关节图像的质量通常较差，存在较多噪声和伪影影响正常解剖结构的识别，严重的骨折和关节畸形，给基于形态学的分割方法带来较大挑战。软组织如髂腰肌、韧带等的损伤情况直接影响手术方案的制定，但其在医学图像中的描绘较差、分割难度大，金属内植物也会产生严重的金属伪影和束缚影，使分割更加困难。
3、目前，通常采用基于传统的图像处理的半自动分割算法。其中，该半自动分割算法具体可以包括依赖目标结构的边界、区域等形态特征进行分割的形态学方法、图割算法、区域生长算法以及随机游走算法等，该类方法对于上述存在损伤或畸形的病理性髋关节结构，或是金属假体的修复性髋关节结构的分割精度较低。综上，目前的髋关节分割算法，不适用于存在病理性髋关节或修复性髋关节的复杂髋关节场景。
4、针对相关技术中存在复杂髋关
技术实现思路
1、在本实施例中提供了一种髋关节图像的分割方法、装置和手术机器人系统，以解决相关技术中存在复杂髋关节场景下的髋关节分割难度较大的问题。
2、第一个方面，在本实施例中提供了一种髋关节图像的分割方法，包括：
3、获取髋关节的医学图像；
4、根据所述医学图像中是否存在金属假体的识别结果，确定与所述识别结果匹配的分割模型；
5、基于所述分割模型对所述医学图像进行分割获得分割的髋关节区域；
6、基于所述分割的髋关节区域，识别出所述髋关节的分割图像。
7、在其中的一些实施例中，所述根据所述医学图像中是否存在金属假体的识别结果，确定与所述识别结果匹配的分割模型，包括：
8、若所述识别结果指示所述医学图像中存在金属假体，确定采用翻修分割模型；
9、若所述识别结果指示所述医学图像中不存在金属假体，确定采用病理分割模型。
10、在其中的一些实施例中，所述病理分割模型基于包含正常髋关节和病理髋关节的数据集训练得到；所述翻修分割模型基于包含正常髋关节、病理髋关节以及金属假体的髋关节的数据集训练得到。
11、在其中的一些实施例中，在根据所述医学图像中是否存在金属假体的识别结果，确定与所述识别结果匹配的分割模型之前，所述方法还包括：
12、基于预设的密度阈值，对所述医学图像进行阈值分割，并在阈值分割后提取所述医学图像中所有密度大于所述密度阈值的像素区域；
13、在所述像素区域大于预设面积阈值时，将所述像素区域识别为金属假体区域，并确定所述医学图像中存在金属假体区域；否则，确定所述医学图像中不存在所述金属假体区域。
14、在其中的一些实施例中，所述方法还包括：
15、将所述金属假体的髋关节的数据集划分为去伪影子集和原始子集；
16、将预先标注的正常髋关节的数据集、病理髋关节的数据集、所述去伪影子集以及原始子集输入预设的分割模型进行训练，直至所述分割模型收敛，得到所述翻修分割模型。
17、在其中的一些实施例中，所述基于所述分割的髋关节区域，识别出所述髋关节的分割图像，包括：
18、获取所述髋关节区域所对应的待修正掩膜；
19、响应于对所述待修正掩膜的修正操作，基于所述修正操作和所述待修正掩膜，结合预设的分割算法对所述髋关节区域进行修正，识别得到所述髋关节的分割图像。
20、在其中的一些实施例中，所述方法还包括：
21、基于预设的映射规则，对所述待修正掩膜在所述医学图像中所对应的图像区域进行灰度值映射，得到映射结果；
22、基于所述映射结果对所述待修正掩膜进行修正操作。
23、在其中的一些实施例中，所述响应于对所述待修正掩膜的修正操作，基于所述修正操作和所述待修正掩膜，结合预设的分割算法对所述髋关节区域进行修正，识别得到所述髋关节的分割图像，包括：
24、响应于用户从所述待修正掩膜中选取的误分割坐标，基于所述误分割坐标得到所述医学图像中的误分割区域；
25、基于所述误分割区域和所述待修正掩膜，结合预设的分割算法对所述髋关节区域进行修正，识别得到所述髋关节的分割图像。
26、第二个方面，在本实施例中提供了一种髋关节图像的分割装置，包括：获取模块、匹配模块、分割模块以及识别模块；其中：
27、所述获取模块，用于获取髋关节的医学图像；
28、所述匹配模块，用于根据所述医学图像中是否存在金属假体的识别结果，确定与所述识别结果匹配的分割模型；
29、所述分割模块，用于基于所述分割模型对所述医学图像进行分割获得分割的髋关节区域；
30、所述识别模块，用于基于所述分割的髋关节区域，识别出所述髋关节的分割图像。
31、第三个方面，在本实施例中提供了一种手术机器人系统，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述第一个方面所述的髋关节图像的分割方法。
32、与相关技术相比，在本实施例中提供的髋关节图像的分割方法、装置和手术机器人系统，首先获取髋关节的医学图像；再根据所述医学图像中是否存在金属假体的识别结果，确定与所述识别结果匹配的分割模型；之后基于所述分割模型对所述医学图像进行分割获得分割的髋关节区域；最后基于所述分割的髋关节区域，识别出所述髋关节的分割图像。其能够针对髋关节的分割选用最适用的分割模型，从而能够适用不同髋关节病变场景，提高复杂髋关节场景下的分割精度，进而降低复杂髋关节场景下的髋关节分割难度。
33、本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
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1.一种髋关节图像的分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的髋关节图像的分割方法，其特征在于，所述根据所述医学图像中是否存在金属假体的识别结果，确定与所述识别结果匹配的分割模型，包括：
3.根据权利要求2所述的髋关节图像的分割方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的髋关节图像的分割方法，其特征在于，在根据所述医学图像中是否存在金属假体的识别结果，确定与所述识别结果匹配的分割模型之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求3所述的髋关节图像的分割方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1至5中任一项所述的髋关节图像的分割方法，其特征在于，所述基于所述分割的髋关节区域，识别出所述髋关节的分割图像，包括：
7.根据权利要求6所述的髋关节图像的分割方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求6所述的髋关节图像的分割方法，其特征在于，所述响应于对所述待修正掩膜的修正操作，基于所述修正操作和所述待修正掩膜，结合预设的分割算法对所述髋关节区域进行修正，识别得到所述髋关节的分割图
9.一种髋关节图像的分割装置，其特征在于，包括：获取模块、匹配模块、分割模块以及识别模块；其中：
10.一种手术机器人系统，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至8中任一项所述的髋关节图像的分割方法。
...【技术特征摘要】
1.一种髋关节图像的分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的髋关节图像的分割方法，其特征在于，所述根据所述医学图像中是否存在金属假体的识别结果，确定与所述识别结果匹配的分割模型，包括：
3.根据权利要求2所述的髋关节图像的分割方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的髋关节图像的分割方法，其特征在于，在根据所述医学图像中是否存在金属假体的识别结果，确定与所述识别结果匹配的分割模型之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求3所述的髋关节图像的分割方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1至5中任一项所述的髋关节图像的分割方法，其特征在于，所述基于所述分割的髋关节区...
【专利技术属性】
技术研发人员：付彦喆，张旭，方伟，
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：
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