图像配准方法、分割方法、装置、电子设备以及存储介质

    公开(公告)号:CN114187337A

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202111483502.0

    申请日:2021-12-07

    Abstract: 本发明实施例公开了一种图像配准方法、分割方法、装置、电子设备以及存储介质。图像配准方法包括:获取待配准图像和预设的参考图像,并基于所述参考图像和配准模型中的预配准子模型确定所述待配准图像的初始配准参数;依据所述初始配准参数、所述参考图像和所述配准模型中刚体配准子模型,确定所述待配准图像的刚体配准参数;基于所述初始配准参数和所述刚体配准参数,确定所述待配准图像的目标配准参数;基于所述目标配准参数对所述待配准图像进行配准,得到所述待配准图像的配准图像。通过本发明实施例公开的技术方案,实现了降低计算过程中的复杂度,提高配准结果的配准精度,且配准方法具有较高的鲁棒性。

    一种结构化分级管状结构血管的方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN113516677B

    公开(公告)日:2022-02-22

    申请号:CN202110397001.4

    申请日:2021-04-13

    Abstract: 本发明提供了一种结构化分级管状结构血管的方法、装置及电子设备,结构化分级管状结构血管的方法包括:对管状结构血管图像进行距离变换,得到管状结构血管图像内各像素点的距离变换结果;基于所述距离变换结果进行区域生长,获取纵膈图像,将管状结构血管图像与纵膈图像进行减运算,得到肺内血管图像;提取肺内血管图像的中线;基于中线进行线段提取以及分级的线段层级关系,获取中线结构图像;将中线结构图像映射到管状结构血管图像,得到结构化分级管状结构血管。可以提高管状结构血管的分级精度。

    一种肺血管分段定位的方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113223013B

    公开(公告)日:2022-02-22

    申请号:CN202110501096.X

    申请日:2021-05-08

    Abstract: 本申请提供了一种肺血管分段定位的方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:从获取的肺部三维图像中,分割提取目标肺血管所在三维图像的最大外接立方体区域作为第一输入数据;将第一输入数据输入训练好的肺血管分段定位模型中,得到所述目标肺血管的第一分段结果、第二分段结果以及初始定位结果;利用所述第一分段结果与所述第二分段结果,确定所述目标肺血管的每一血管分支对应的定位候选区域;针对所述目标肺血管的每一血管分支,利用该血管分支对应的所述定位候选区域,对所述初始定位结果中该血管分支对应的起始点坐标进行修正,得到所述目标肺血管的最终定位结果。通过上述方法,可以对目标肺血管进行分段定位,提高分段定位结果的准确度。

    图像处理方法及装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113850776A

    公开(公告)日:2021-12-28

    申请号:CN202111107415.5

    申请日:2021-09-22

    Abstract: 本申请公开了一种图像处理方法及装置、电子设备及存储介质。该方法包括:确定骨骼分类分割结果中的左侧肋骨实例的分类类别和右侧肋骨实例的分类类别之间的类别对应关系;根据所述类别对应关系,确定所述左侧肋骨实例和所述右侧肋骨实例是否出现位置不对应的情况;在所述左侧肋骨实例和所述右侧肋骨实例出现位置不对应的情况时,按照预设规则,调整所述左侧肋骨实例和所述右侧肋骨实例至位置相互对应,能够避免左右侧肋骨的类别出现混淆的情况,进而提高肋骨分类分割的准确性。

    一种结构化分级管状结构血管的方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN113516677A

    公开(公告)日:2021-10-19

    申请号:CN202110397001.4

    申请日:2021-04-13

    Abstract: 本发明提供了一种结构化分级管状结构血管的方法、装置及电子设备,结构化分级管状结构血管的方法包括:对管状结构血管图像进行距离变换,得到管状结构血管图像内各像素点的距离变换结果;基于所述距离变换结果进行区域生长,获取纵膈图像,将管状结构血管图像与纵膈图像进行减运算,得到肺内血管图像;提取肺内血管图像的中线;基于中线进行线段提取以及分级的线段层级关系,获取中线结构图像;将中线结构图像映射到管状结构血管图像,得到结构化分级管状结构血管。可以提高管状结构血管的分级精度。

    图像分割方法、图像分割模型训练方法及对应装置

    公开(公告)号:CN118570232A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410718629.3

    申请日:2024-06-04

    Abstract: 本申请实施例公开了一种图像分割方法,涉及人工智能技术领域。方法基于图像分割模型实现,图像分割模型包括第一编码网络、图像分割网络和第二解码网络。方法包括:获取待分割图像,将待分割图像进行第一切块处理,得到第一图像块组;利用第一编码网络,分别对第一图像块组中的各图像块进行特征提取和下采样,得到各图像块的第一特征表示;利用图像分割网络,基于各图块的第一特征表示进行图像分割,得到第一分割结果;对第一分割结果进行第二切块处理,得到第二图像块组;利用第二解码网络,分别对第二图像块组中的各图像块进行上采样处理和拼接,得到第二分割结果。本申请通过对待分割图像进行分块处理,并在每个图像块上进行特征提取和下采样,实现了对于高分辨率的超大图像的有效分割。

    肺血管分割方法、装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN114565623B

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202210204258.8

    申请日:2022-03-02

    Abstract: 本申请提供了一种肺血管分割方法、装置、存储介质及电子设备,涉及图像处理技术领域。该肺血管分割方法包括:利用肺血管纵隔优化模型,处理待分割肺部三维图像、待分割肺部三维图像对应的第一肺血管分割图像、第一肺血管分割图像对应的纵隔掩膜图像,生成第一纵隔血管分割图像、第一肺血管分割图像对应的第一初始像素融合权重矩阵、第一纵隔血管分割图像对应的第二初始像素融合权重矩阵;基于第一肺血管分割图像、第一纵隔血管分割图像、第一初始像素融合权重矩阵、第二初始像素融合权重矩阵,生成待分割肺部三维图像对应的第二肺血管分割图像。本申请中的肺血管分割方法,使纵隔处的分割结果更准确,进而方便医生对病人进行肺部相关疾病的诊断。

    一种动脉瘤识别模型训练方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN117746189A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202410010031.9

    申请日:2024-01-02

    Abstract: 本发明公开了一种动脉瘤识别模型训练方法、装置、设备及介质。通过获取血管样本数据集,血管样本数据集中包括血管样本数据和血管样本数据对应的标签数据;基于标签数据中动脉标记生成标签数据对应的异常度表征数据;基于血管样本数据集训练得到动脉瘤识别模型,在动脉瘤识别模型训练过程中:基于训练过程中的动脉瘤识别模型对血管样本数据进行预测处理,得到动脉瘤识别结果,并基于动脉瘤识别结果和血管样本数据的标签数据对应的异常度表征数据生成目标损失函数,并基于目标损失函数对训练过程中的动脉瘤识别模型进行参数调节。本发明实施例可以提高动脉瘤识别模型在动脉瘤大小不均衡情况下识别精度和泛化能力。

    血管分割方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116740094A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310761432.3

    申请日:2023-06-26

    Abstract: 本发明公开了一种血管分割方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:将含有目标血管的原始医学图像输入至血管分割初始模型中,得到初始血管分割概率图;对初始血管分割概率图进行二值化处理,得到初始血管分割概率图对应的血管分割二值图;对原始医学图像与所述血管分割二值图的交集区域进行滤波,得到血管目标位置采样点集合;基于血管目标位置采样点集合进行逐点分割预测,得到各血管目标位置采样点对应的分割预测概率值,基于各血管目标位置采样点对应的分割预测概率值对初始血管分割概率图进行更新,得到目标血管分割概率图,基于目标血管分割概率图确定目标血管分割预测结果。上述技术方案,能够有效提升血管分割结果的完整性。

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