[发明专利]颅骨植入物图像生成方法、装置和计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 202110653092.3 申请日: 2021-06-11
公开(公告)号: CN113538654A 公开(公告)日: 2021-10-22
发明(设计)人: 秦传波;曾俊博;余振辉;林庆彬;曾军英;朱京明;舒乙青 申请(专利权)人: 五邑大学
主分类号: G06T17/00 分类号: G06T17/00;G06T19/20;G06T7/11;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 代理人: 梁国平
地址: 529000 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 颅骨 植入 图像 生成 方法 装置 计算机 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种颅骨植入物图像生成方法,其特征在于,包括:

获取缺陷颅骨的颅骨三维图像;

对所述颅骨三维图像进行预处理,得到三份不同维度的颅骨二维图像切片;

搭建基于注意力和残差结构的U-Net网络;

将三份所述颅骨二维图像切片分别输入到三个结构相同的所述U-Net网络,得到三份颅骨植入物二维图像切片;

将三份所述颅骨植入物二维图像切片进行合成,得到与所述缺陷颅骨的缺陷位置所对应的颅骨植入物三维图像。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述颅骨三维图像进行预处理,得到三份不同维度的颅骨二维图像切片,包括:

对所述颅骨三维图像进行正则化;

将正则化后的所述颅骨三维图像分别沿着X轴、Y轴、Z轴进行切片,分别得到所述缺陷颅骨在X轴、Y轴、Z轴方向的颅骨二维图像切片。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述搭建基于注意力和残差结构的U-Net网络,包括:

构造四层下采样和四层上采样;

采用具有四层所述下采样与四层所述上采样、注意力模块、残差结构的U-Net网络;

将所述残差结构结合至所述U-Net网络的编码部分和解码部分,并将注意力模块结合至所述解码部分的所述残差结构中。

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将三份所述颅骨二维图像切片分别输入到三个结构相同的所述U-Net网络,得到三份颅骨植入物二维图像切片,包括:

将在X轴方向的所述颅骨二维图像切片输入至所述U-Net网络,得到在X轴方向的颅骨植入物二维图像切片;

将在Y轴方向的所述颅骨二维图像切片输入至所述U-Net网络,得到在Y轴方向的颅骨植入物二维图像切片;

将在Z轴方向的所述颅骨二维图像切片输入至所述U-Net网络,得到在Z轴方向的颅骨植入物二维图像切片。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将三份所述颅骨植入物二维图像切片进行合成,得到与所述缺陷颅骨的缺陷位置所对应的颅骨植入物三维图像,包括:

将所述在X轴方向的颅骨植入物二维图像切片、所述在Y轴方向的颅骨植入物二维图像切片和所述在Z轴方向的颅骨植入物二维图像切片进行合成处理和正则化,得到与所述缺陷颅骨的缺陷位置所对应的颅骨植入物三维图像。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述残差结构由如下公式得到:

y=F(X,{Wi})+X

F=W2σ(W1x)

其中,所述X为输入值;Wi,W1,W2为可学习的线性变换矩阵;F为输入X经过卷积、线性激活后的输出;σ为线性激活;y为输入X经过残差结构后的输出。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述注意力由如下公式得到:

Rp=Rh+Rw

其中,G(x)为所述注意力的机制;X表示输入值;维度大小为(H,W,D1);Wq,Wk,Wv∈RD1xD2;为可学习的线性变换矩阵;dk为XWk的维度;Rp为位置信息;Rh∈RHx1xD2,Rw∈R1xWxD2,为可学习的线性变换矩阵。

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