[发明专利]基于人工智能的核磁影像分割方法、装置、设备和介质

说明书

本申请公开了一种基于人工智能的核磁影像分割方法、装置、设备和介质。该方法包括：获取目标区域的图像序列；将第一周期图像子序列、第二周期图像子序列和第三周期图像子序列中与同一排序位置分别对应的序列图像组合为待分割图像，得到待分割图像序列；对待分割图像序列中的每张待分割图像进行第一预处理，得到预处理后的待分割图像序列；将预处理后的待分割图像序列输入预先训练的图像分割模型，得到图像分割结果。解决了图像分割效率低，精确度差的问题。

技术领域

本申请一般涉及医疗影像分析领域，具体涉及一种基于人工智能的核磁影像分割方法、装置、设备和介质。

背景技术

随着医疗影像技术的成熟，利用核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)获取的动态增强（Dynamic contrast-enhanced，DCE）序列进行病灶检测，已经成为疾病诊断过程中最具潜力的影像技术手段之一。

相关技术中，对扫描部位的核磁DCE图像序列的分析过程中，通常需要人工确定序列图像中的感兴趣区域（病灶区域），然后通过对该感兴趣区域的分析实现病灶分割；或者，部分技术通常会通过剪影技术对获取的不同扫描时期的序列图像做背景剔除处理，但是，该过程中通常会将部分不强化病灶剔除，降低病灶分割结果的准确性。

可见，相关技术中提供的核磁DCE图像序列的图像分割技术，通常耗费人力，且确定的病灶分割结果的精准度差。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种可以图像分割效率和精准度的基于人工智能的核磁影像分割方法、装置、设备和介质。

第一方面，本申请提供了一种基于人工智能的核磁影像分割方法，包括：

获取目标区域的图像序列，图像序列包括第一周期图像子序列，第二周期图像子序列和第三周期图像子序列，第一周期图像子序列，第二周期图像子序列和第三周期图像子序列分别包括按照图像生成的先后顺序排列的多张序列图像，第一周期图像子序列，第二周期图像子序列和第三周期图像子序列中的序列图像的数量相同；

将第一周期图像子序列、第二周期图像子序列和第三周期图像子序列中与同一排序位置分别对应的序列图像组合为待分割图像，得到待分割图像序列；

对待分割图像序列中的每张待分割图像进行第一预处理，得到预处理后的待分割图像序列；

将预处理后的待分割图像序列输入预先训练的图像分割模型，得到图像分割结果，图像分割模型包括依次连接的第一模型和第二模型；

第二方面，本申请提供了一种基于人工智能的核磁影像分割装置，包括：

获取模块，被配置为获取目标区域的图像序列，图像序列包括第一周期图像子序列，第二周期图像子序列和第三周期图像子序列，第一周期图像子序列，第二周期图像子序列和第三周期图像子序列分别包括按照图像生成的先后顺序排列的多张序列图像，第一周期图像子序列，第二周期图像子序列和第三周期图像子序列中的序列图像的数量相同；

组合模块，被配置为将第一周期图像子序列、第二周期图像子序列和第三周期图像子序列中与同一排序位置分别对应的序列图像组合为待分割图像，得到待分割图像序列；

处理模块，被配置为对待分割图像序列中的每张待分割图像进行第一预处理，得到预处理后的待分割图像序列；

分割模块，被配置为将预处理后的待分割图像序列输入预先训练的图像分割模型，得到图像分割结果，图像分割模型包括依次连接的第一模型和第二模型；

第三方面，本申请提供了一种计算机设备，计算机设备包括存储器、处理器以及存储在存储器并可在处理器上运行的计算机程序，处理器用于执行程序时实现如第一方面的方法；