[发明专利]脑室区域分割模型训练、确定模板图像的方法及装置

权利要求书

1.一种脑室区域分割模型的训练方法，其特征在于，所述脑室区域分割模型包括第一编码分支、第二编码分支以及第一解码分支，所述方法包括：

将待训练切片图像输入所述第一编码分支，获取所述待训练切片图像的第一图像特征，所述待训练切片图像为三维脑部CT图像中的切片图像；

将所述待训练切片图像的相邻切片图像以及所述待训练切片图像的相邻切片图像的脑室区域分割标注图像输入所述第二编码分支，获取所述待训练切片图像的相邻切片图像的第二图像特征以及所述待训练切片图像的相邻切片图像的脑室区域分割标注图像的第三图像特征；

将所述第一图像特征、所述第二图像特征以及所述第三图像特征进行融合，得到第一图像融合特征；

将所述第一图像融合特征输入所述第一解码分支，得到所述待训练切片图像的脑室区域分割预测图像；

根据所述待训练切片图像的脑室区域分割预测图像以及所述待训练切片图像的脑室区域分割标注图像，计算第一损失值；

利用所述第一损失值训练所述脑室区域分割模型，重复执行所述将待训练候选切片图像输入所述第一编码分支以及后续步骤，直到达到预设条件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述待训练切片图像的脑室区域分割预测图像输入形状重建模型，得到第一重建图像；

将所述待训练切片图像的脑室区域分割标注图像输入所述形状重建模型，得到第二重建图像；

根据所述第一重建图像以及所述第二重建图像，计算第二损失值；

所述利用所述第一损失值训练所述脑室区域分割模型，包括：

所述利用所述第一损失值以及所述第二损失值训练所述脑室区域分割模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述形状重建模型包括第三编码分支以及第二解码分支；

所述将所述待训练切片图像的脑室区域分割预测图像输入形状重建模型，得到第一重建图像，包括：

将所述待训练切片图像的脑室区域分割预测图像输入所述第三编码分支，获取所述待训练切片图像的脑室区域分割预测图像的第四图像特征；将所述第四图像特征输入所述第二解码分支，得到第一重建图像；

所述将所述待训练切片图像的脑室区域分割标注图像输入所述形状重建模型，得到第二重建图像，包括：

将所述待训练切片图像的脑室区域分割标注图像输入所述第三编码分支，获取所述待训练切片图像的脑室区域分割标注图像的第五图像特征；将所述第五图像特征输入所述第二解码分支，得到第二重建图像。

4.一种确定脑部CT图像的模板图像的方法，其特征在于，所述方法包括：

从三维脑部CT图像中确定候选切片图像；

提取所述候选切片图像中的脑实质区域；

将目标候选切片图像、所述目标候选切片图像的相邻切片图像以及所述目标候选切片图像的相邻切片图像的脑室区域分割标注图像输入脑室区域分割模型，获取所述目标候选切片图像的脑室区域分割预测图像；所述脑室区域分割模型是根据权利要求1-3任一项所述的脑室区域分割模型的训练方法训练得到的；所述目标候选切片图像分别为所述候选切片图像中的每一幅；

根据所述目标候选切片图像的脑室区域分割预测图像确定所述目标候选切片图像中的脑室区域；

计算各个所述候选切片图像的脑室区域与脑实质区域的面积比，将所述面积比中最大值对应的候选切片图像确定为典型切片图像；

从患者年龄对应的模板图像组中选取和所述典型切片图像的脑室区域与脑实质区域的面积比相匹配的模板图像，作为所述三维脑部CT图像对应的模板图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从三维脑部CT图像中确定候选切片图像，包括：

将所述三维脑部CT图像根据CT阈值进行二值化处理，得到脑部区域，将所述三维脑部CT图像的各切片图像中所述脑部区域面积最大的切片图像确定为中心切片图像；

将切片索引值在所述中心切片图像的切片索引值预设范围内的切片图像确定为候选切片图像。