[发明专利]一种SPECT图像左心室自动分割方法及系统

说明书

本发明提供一种SPECT图像左心室自动分割方法及系统，包括以下步骤：获取包含心脏的SPECT 3D dcm原始图像；剪切所述SPECT 3D dcm原始图像，根据剪切结果得出中心有效数据；将所述中心有效数据输入3D U‑NET分割网络模型；通过所述3D U‑NET分割网络模型得出左心室的分割结果；处理所述左心室的分割结果，根据处理结果显示心肌内外膜；本发明具有以下有益效果：通过对包含心脏的SPECT 3D dcm原始图像进行剪切，然后根据剪切结果得出中心有效数据；再通过3D U‑NET分割网络模型对中心有效数据进行分割，然后得出左心室的分割结果，最后对左心室的分割结果进行处理，根据处理结果显示心肌内外膜，从而实现了对SPECT数据内的左心室的精确分割，有利于polar map的正确生成。

技术领域

本发明涉及左心室自动分割技术领域，特别是涉及一种SPECT图像左心室自动分割方法及系统。

背景技术

现有的(1)一种SPECT三维重建图像左心室自动分割的方法(CN202110135783.4)：利用特征提取网络对缩小后图像提取刚性配准参数特征，利用空间变换网络及参数特征对SPECT图像进行自动转向获得标准视图的预测图像，从预测图像中切割中心部位获取心脏图像,并通过U-NET网络进行图像自动分割获得标准视图下的左心室结构分割结果；(2)心脏左心室的心肌内膜和/或心肌外膜的分割方法和装置(CN202210244039.2)：一种心脏左心室的心肌内膜和/或心肌外膜的分割方法,包括,经由处理器：获取包含心脏的3D图像；基于所述3D图像，对左心室心肌进行分割以得到左心室心肌的3D分割结果；基于所述左心室心肌的3D分割结果，提取左心室的心肌内膜和/或心肌外膜；以及显示所提取的左心室的心肌内膜和/或心肌外膜；(3)一种左心室图像分割方法、装置、设备及存储介质(CN201811535090.9)：提供了一种左心室图像分割方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：接收待分割的左心室图像，将左心室图像输入训练好的图像分割网络中进行分割，获得图像分割网络处理得到的左心室分割图像并输出，其中，图像分割网络为深度学习网络，包括下采样部分和上采样部分，上采样部分包括第一卷积层和下采样网络层，上采样部分包括第二卷积层和上采样网络层，从而实现左心室图像的自动分割，提高了左心室图像分割的效率和效果。

同类方法大多针对的是MRI图像或者PET图像，针对SPECT图像较少；而且针对SPECT数据进行左心室分割的现有方法，目前都是传统图像处理方法对其进行心脏分割，进行特征提取、圆检测的方法对左心室进行定位，以及通过特征网络进行图像自动分割获得左心室结构分割结果，在传统方法中无法避免高摄取肝脏部位与心肌相连的情况，并且在生成polar map的过程中，左心室的精确分割显得尤为重要，传统的方法不能精确分割心肌区域。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种SPECT图像左心室自动分割方法及系统，用于解决现有技术中不能精确分割心肌区域的问题。

本发明的实施方式提供了一种SPECT图像左心室自动分割方法，包括以下步骤：获取包含心脏的SPECT 3D dcm原始图像；剪切所述SPECT 3D dcm原始图像，根据剪切结果得出中心有效数据；将所述中心有效数据输入3D U-NET分割网络模型；通过所述3D U-NET分割网络模型得出左心室的分割结果；处理所述左心室的分割结果，根据处理结果显示心肌内外膜。

本发明的实施方式还提供了一种SPECT图像左心室自动分割系统，包括：获取模块，用于获取包含心脏的SPECT 3D dcm原始图像；剪切模块，用于剪切所述SPECT 3D dcm原始图像，根据剪切结果得出中心有效数据；分割模块，用于将所述中心有效数据输入3D U-NET分割网络模型，通过所述3D U-NET分割网络模型得出左心室的分割结果；处理模块，用于处理所述左心室的分割结果，根据处理结果显示心肌内外膜。