(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211070232.5 (22)申请日 2022.09.02 (71)申请人 湖南红普创新科技发展 有限公司 地址 410083 湖南省长 沙市岳麓区岳麓街 道溁左路中南大学科技园研发总部1 栋166房 (72)发明人 陈晓红　史长发　袁依格　徐雪松　 胡东滨　 (74)专利代理 机构 深圳众鼎汇成知识产权代理 有限公司 4 4566 专利代理师 朱业刚 (51)Int.Cl. G06T 7/11(2017.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 7/155(2017.01)G06T 17/00(2006.01) (54)发明名称 病变区域图像获取方法、 装置及相关 设备 (57)摘要 本发明公开了一种病变区域图像获取方法、 装置、 计算机设备及存储介质， 所述方法包括： 获 取CT图像， 基于三维分割模型对CT图像进行像素 值计算和标注化处理， 得到第一标注数据； 基于 第一标注数据， 对CT图像进行分割处理， 得到图 像分割结果； 对图像分割结果进行处理， 得到器 官图像； 将器官图像输入病变区域三维分割模型 中进行扫描计算和像素值计算， 得到像素结果； 对像素结果进行标注化处理， 得到第二标注化数 据； 基于第二标注化数据， 对器官图像进行分割 处理， 得到病变区域分割图像； 对病变区域分割 图像中的病变区域进行三维重建处理， 得到病变 区域图像， 采用本发明提高了对器官图像进行分 割的准确率。 权利要求书3页 说明书11页 附图5页 CN 115170591 A 2022.10.11 CN 115170591 A 1.一种病变区域图像获取 方法， 其特 征在于， 所述病变区域图像获取 方法包括： 获取CT图像， 并将所述CT图像输入三维分割模型中； 基于所述三维分割模型， 对所述CT图像进行像素值计算， 并根据 预设的标注化方式， 对 得到的像素 结果进行 标注化处 理， 得到第一标注数据； 基于所述第一标注数据， 对所述CT图像进行分割处 理， 得到图像分割结果； 基于形态学算法， 对所述图像分割结果进行处 理， 得到器官图像； 将所述器官图像输入病变区域三维分割模型中， 并基于所述病变区域三维分割模型， 对所述器官图像进行扫描计算， 并对扫描计算后得到的结果进行像素值计算， 得到所述器 官图像对应的像素 结果； 根据预设的标注化方式， 对所述器官图像对应的像素结果进行标注化处理， 得到第二 标注化数据； 基于所述第二标注化数据， 对所述器官图像进行分割处 理， 得到病变区域分割图像； 对所述病变区域分割图像中的病变区域进行三维重建处 理， 得到病变区域图像。 2.如权利要求1所述的病变区域图像获取方法， 其特征在于， 在所述获取CT图像， 并将 所述CT图像输入三维分割模型中之前， 所述方法还 包括： 获取训练样本图像和训练病变区域样本图像； 对所述训练样本图像和训练病变区域样本图像分别进行预处理， 得到预处理样本图像 和预处理病变区域样本图像； 将所述预处 理样本图像输入初始化 三维分割模型进行训练， 得到三维分割模型； 将所述预处理病变区域样本图像输入初始化病变区域三维分割 模型进行训练， 得到病 变区域三维分割模型。 3.如权利要求2所述的病变区域图像获取方法， 其特征在于， 所述对所述训练样本图像 和训练病变区域样本图像分别进 行预处理， 得到预 处理样本图像和预 处理病变区域样本图 像的步骤 包括： 对所述训练样本图像进行切片处 理， 得到至少两个切分结果； 基于插值算法， 对所有所述切片结果进行数据增强处理， 并将数据增强处理得到的结 果作为预处 理样本图像； 对所述训练病变区域样本图像进行切片处 理， 得到至少两个病变区域切分结果； 基于自适应直方图均衡化算法， 对所有所述病变区域切片结果进行数据增强处理， 并 将数据增强处 理得到的结果作为预处 理病变区域样本图像。 4.如权利要求1所述的病变区域图像获取方法， 其特征在于， 所述基于所述三维分割 模 型， 对所述CT图像进 行像素值计算， 并根据预设的标注 化方式， 对得到的像素结果进 行标注 化处理， 得到第一标注数据的步骤 包括： 基于所述三维分割模型， 对所述CT图像进行CT像素值计算， 得到所述CT图像中每一个 像素对应的CT像素值； 将所有所述CT像素值与预设CT范围中的CT上限和CT下限分别 进行对比， 得到每一个所 述CT像素值对应的对比结果； 基于每一个所述CT像素值对应的对比结果， 对所述CT图像进行标注化， 得到第一标注 数据， 其中， 当所述对比结果为所述CT像素值在所述预设CT范围中， 则标注为器官区域， 当权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115170591 A 2所述对比结果 为所述CT像素值 不在所述预设CT范围中， 则标注为 其他区域。 5.如权利要求4所述的病变区域图像获取方法， 其特征在于， 在所述基于所述三维分割 模型， 对所述CT图像进行CT像素值计算， 得到所述CT图像中每一个像素对应的CT像素值之 后， 所述将所有所述CT像素值与预设CT范围中的CT上限和 CT下限分别进行对比， 得到每一 个所述CT像素值对应的对比结果之前， 所述方法还 包括： 对所述CT图像中所有CT像素值进行 范围统计， 得到所述CT图像对应的CT像素值范围； 对所述CT像素值范围进行百分化处理， 得到所述CT图像对应的CT像素百分比范围， 其 中， 所述CT像素值范围和所述CT像素 百分比范围中的值 一一对应； 基于预设的范围获取方式和所述CT像素百分比范围， 对所述CT像素值范围进行范围提 取， 得到预设CT范围。 6.如权利要求1至5任一项所述的病变区域图像获取方法， 其特征在于， 所述基于形态 学算法， 对所述图像分割结果进行处 理， 得到器官图像的步骤 包括： 基于形态学算法， 对所述图像分割结果中标注为其他区域的区域进行腐蚀处理， 得到 腐蚀结果； 基于形态学算法， 对所述腐蚀结果进行膨胀处 理， 得到器官图像。 7.一种病变区域图像获取装置， 其特 征在于， 所述病变区域图像获取装置包括： CT图像获取模块， 用于获取CT图像， 并将所述CT图像输入三维分割模型中； 第一标注数据获取模块， 用于基于所述三维分割模型， 对所述CT图像进行像素值计算， 并根据预设的标注化方式， 对得到的像素 结果进行 标注化处 理， 得到第一标注数据； 图像分割结果获取模块， 用于基于所述第一标注数据， 对所述CT图像进行分割处理， 得 到图像分割结果； 处理模块， 用于基于形态学算法， 对所述图像分割结果进行处 理， 得到器官图像； 像素结果获取模块， 用于将所述器官图像输入病变区域三维分割模型中， 并基于所述 病变区域三维分割模型， 对所述器官图像进行扫描计算， 并对扫描计算后得到的结果进行 像素值计算， 得到所述器官图像对应的像素 结果； 第二标注化数据获取模块， 用于根据预设的标注化方式， 对所述器官图像对应的像素 结果进行 标注化处 理， 得到第二标注化数据； 病变区域分割图像获取模块， 用于基于所述第二标注化数据， 对所述器官图像进行分 割处理， 得到病变区域分割图像； 三维重建模块， 用于对所述病变区域分割图像中的病变区域进行三维重建处理， 得到 病变区域图像。 8.如权利要求7所述的病变区域图像获取装置， 其特征在于， 在所述CT图像获取模块之 前， 所述装置还 包括： 训练样本图像获取模块， 用于获取训练样本图像和训练病变区域样本图像； 预处理模块， 用于对所述训练样本 图像和训练病变区域样本 图像分别进行预处理， 得 到预处理样本图像和预处 理病变区域样本图像； 三维分割 模型获取模块， 用于将所述预处理样本图像输入初始化三维分割模型进行训 练， 得到三维分割模型； 病变区域三维分割模型获取模块， 用于将所述预处理病变区域样本图像输入初始化病权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115170591 A 3