[发明专利]颅内动脉瘤分割方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种颅内动脉瘤分割方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：对待处理图像进行第一预处理，获得多个待处理图像块；将待处理图像块输入目标分割网络，获得待处理图像块的分割结果；对多个待处理图像块的分割结果进行融合，获得待处理图像的分割图。根据本公开的实施例的颅内动脉瘤分割方法，可通过目标分割网络分割出病灶所在区域，提升处理效率，减少人工参与，提高处理稳定性。进一步地，目标分割网络可将注意力机制集中于承载病灶的器官所在的第二区域，进而基于第二区域来确定病灶区域，可提升病灶区域的分割精度。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种颅内动脉瘤分割方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

在相关技术中，通常通过医生等专业人员手动将医学图像中的动脉瘤分割出来，以做进一步分析。然而，医生等专业人员的培养难度大，人工处理的稳定性较差，易发生误判或漏判等现象，此外，人工处理所需时间较长，效率较低。

发明内容

本公开提出了一种颅内动脉瘤分割方法及装置、电子设备和存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种颅内动脉瘤分割方法，包括：对待处理图像进行第一预处理，获得多个待处理图像块；将所述待处理图像块输入目标分割网络进行处理，获得所述待处理图像块的分割结果，其中，所述分割结果包括所述待处理图像块中病灶所在的第一区域，所述目标分割网络包括相关区域注意力子网络，所述相关区域注意力子网络用于将所述目标分割网络的注意力机制集中于所述待处理图像块中的第二区域，所述第二区域为承载病灶的器官所在的区域；对多个待处理图像块的分割结果进行融合，获得所述待处理图像的分割图，其中，所述分割图包括所述待处理图像中病灶所在的病灶区域。

在一种可能的实现方式中，所述目标分割网络还包括下采样子网络和上采样子网络，将所述待处理图像块输入目标分割网络进行处理，获得所述待处理图像块的分割结果，包括：将所述待处理图像块输入所述下采样子网络，获得所述待处理图像块的第一特征信息；将所述第一特征信息输入相关区域注意力子网络，获得所述第二区域的注意力信息；将所述注意力信息和所述第一特征信息输入所述上采样子网络，获得所述待处理图像块的分割结果。

在一种可能的实现方式中，将所述注意力信息和所述第一特征信息输入所述上采样子网络，获得所述待处理图像块的分割结果，包括：将所述第一特征信息输入所述上采样子网络，获得第二特征信息；将所述注意力信息与所述第二特征信息进行融合处理，获得第三特征信息；根据所述第三特征信息，获得所述待处理图像块的分割结果。

在一种可能的实现方式中，对待处理图像序列进行第一预处理，获得多个待处理图像块，包括：对所述待处理图像进行归一化处理，获得第一图像；对所述第一图像进行区域筛选处理，获得第二图像；对所述第二图像进行分割处理，获得所述多个待处理图像块。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：将所述分割图进行二值化处理，获得二值化结果；将所述二值化结果进行连通域分析处理，获得所述待处理图像的分割结果。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：对第一样本图像进行第二预处理，获得多个第一样本图像块；将所述第一样本图像块输入所述下采样子网络，获得所述第一样本图像块的第一样本特征信息；将所述第一样本特征信息输入相关区域注意力子网络，获得样本注意力信息；根据所述样本注意力信息，获得所述第一样本图像块中的第二样本区域的注意力图，其中，所述第二样本区域为第一样本图像块中器官所在的区域；将所述样本注意力信息和所述第一样本特征信息输入所述上采样子网络，获得所述第一样本图像块的样本分割结果，其中，所述样本分割结果包括所述第一样本图像块中病灶所在的第一样本区域；根据所述注意力图、所述样本分割结果和所述第一样本图像序列的标注信息，训练所述目标分割网络。