[发明专利]一种基于人工神经网络的腰椎CT图像空间定位方法

说明书

本发明公开了一种基于人工神经网络的腰椎CT图像空间定位方法，包括：对原始CT图像中腰椎整体区域进行空间定位，得到表示腰椎整体区域的三维空间坐标；利用所述表示腰椎整体区域的三维空间坐标对原始CT图像进行裁剪，得到腰椎整体区域的局部CT图像；对所述腰椎整体区域的局部CT图像中的各节腰椎的空间区域进行定位，得到表示各节腰椎空间区域的三维空间坐标；利用所述表示各节腰椎空间区域的三维空间坐标对所述腰椎整体区域的局部CT图像进行裁剪，得到各节腰椎的空间区域的局部CT图像。该方法能够实现对CT图像中各节腰椎空间区域进行快速、精确、高鲁棒性的定位，为后续CT图像中腰椎区域的处理提供良好基础。

技术领域

本发明涉及医学影像识别方法，特别涉及一种基于人工神经网络的腰椎CT图像空间定位方法。

背景技术

腰部医学CT图像中不仅包括腰椎的图像信息，还包括其他脊柱区域以及软组织等区域，这些无用背景信息会对腰椎CT图像处理造成不利影响，因此对腰椎空间区域进行精确定位成为腰椎CT图像处理的重要预处理过程。

对腰椎进行图像处理，为了获得更加良好的效果，需要消除相邻腰椎的相似性对图像处理所造成的不利影响，如对各节腰椎进行图像分割或图像配准，所以需要对各节腰椎的空间区域进行精确定位。

目前，往往通过人工神经网络算法直接探测输出腰椎整体区域的位置和尺寸信息，然而该方式对腰椎整体空间区域定位精度较低，且鲁棒性较低。

对腰椎整体区域进行各节腰椎骨的识别通常有两种方式。第一种，是对各节腰椎的空间关键点进行定位，然后以这个关键点为中心设定一个固定尺寸的长方体空间区域作为该节腰椎的空间区域。这种解决方案可以比较精确的获知腰椎的位置信息，但是无法精确获取腰椎的尺寸信息。第二种，是运用一个足够大的固定尺寸的滑动窗口在图像中进行滑动，判断该滑动窗口中是否存在一节完整腰椎以及该腰椎是否已经出现过。该方案的同样无法精确获取腰椎的尺寸信息，且需要较长的运算时间与较大的运算量。

综上，急需针对CT图像中腰椎整体区域定位开发出一种具备高精确性与高鲁棒性的空间定位方法。此外，在实现对腰椎整体区域定位的基础上，急需开发出一种直接实现对各节腰椎空间区域精确定位的方法，而不依赖于通过实现对腰椎空间位置实现精确定位后，设定一个足够大的固定尺寸的空间区域来作为该节腰椎的空间区域。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，本发明提供了一种基于人工神经网络的腰椎CT图像空间定位方法。该方法能够实现对CT图像中各节腰椎空间区域进行快速、精确、高鲁棒性的定位，为后续CT图像中腰椎区域的处理提供良好基础。

本发明的一个方面，提供了一种基于人工神经网络的腰椎CT图像空间定位方法，包括：

对原始CT图像中腰椎整体区域进行空间定位，得到表示腰椎整体区域的三维空间坐标；

利用所述表示腰椎整体区域的三维空间坐标对原始CT图像进行裁剪，得到腰椎整体区域的局部CT图像；

对所述腰椎整体区域的局部CT图像中的各节腰椎的空间区域进行定位，得到表示各节腰椎空间区域的三维空间坐标；

利用所述表示各节腰椎空间区域的三维空间坐标对所述腰椎整体区域的局部CT图像进行裁剪，得到各节腰椎的空间区域的局部CT图像。

进一步的，所述对原始CT图像中腰椎整体区域进行空间定位，得到表示腰椎整体区域的三维空间坐标的步骤，包括：

将待识别的原始CT图像输入至腰椎粗定位神经网络，所述腰椎粗定位神经网络包括主干网络和三维空间区域回归网络；

其中，所述主干网络包括依次连接的编码器网络和解码器网络，所述主干网络用于对原始CT图像进行特征提取，并输出与原始CT图像尺寸相同的特征图像；