[发明专利]交互式图像分割方法、系统、设备及介质

说明书

本发明提供一种交互式图像分割方法、系统、设备及介质，涉及医学图像分割技术领域，包括：步骤S1：获取医学三维影像；步骤S2：将所述医学三维影像输入到第一分割网络，得到第一分割结果；步骤S3：通过人工对第一分割结果中的错误分割区域进行标记；步骤S4：对标记后的错误分割区域进行距离变换处理，生成距离图；步骤S5：将所述医学三维影像、第一分割结果和距离图输入第二分割网络，得到第二分割结果。本发明能够通过少量的人工干预进行修正，快速提供准确的分割结果。

技术领域

本发明涉及医学图像分割技术领域，具体地，涉及一种交互式图像分割方法、系统、设备及介质。

背景技术

由于需要对体内病灶和其他组织结构分离，因此基于深度学习的图像分割方法得到广泛应用，但传统方法仍存在一些不足。首先，传统图像分割方法对用于训练的原始数据和新的输入数据之间的分布偏移较为敏感，故训练出来的模型泛化能力差，无法适用于少数群体和特殊患者。其次，传统图像分割方法主要是基于强度特征，而忽略了其他信息(如位置信息和边界信息)。

公开号为CN110766694B的发明专利，公开了一种三维医学图像的交互式分割方法，该方法首先获取若干三维医学图像作为原始图像并进行标注，得到该原始图像的有标注的分割训练数据作为标准分割结果；使用分割训练数据训练得到全自动图像分割网络；使用全自动图像分割网络生成原始图像对应的自动分割结果，根据自动分割结果与标准分割结果的差异，模拟生成用于训练分割编辑网络的用户交互数据；使用模拟的用户交互数据训练分割编辑网络；用户使用训练完毕的分割编辑网络与三种交互式分割工具完成对待分割图像的交互式分割。

公开号为CN111161245A的发明专利，公开了一种鲁棒的交互式医学图像分割方法，该分割方法包括如下步骤:(1)在OCT图像中预分割出视网膜病灶所在的窗口；(2)在窗口内设置两个固定的脚点，形成待分割窗口；在待分割窗口内利用活动轮廓模型进行迭代收缩完成分割。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种交互式图像分割方法、系统、设备及介质。

根据本发明提供的一种交互式图像分割方法、系统、设备及介质，所述方案如下：

第一方面，提供了一种交互式图像分割方法，所述方法包括：

步骤S1：获取医学三维影像；

步骤S2：将所述医学三维影像输入到第一分割网络，得到第一分割结果；

步骤S3：通过人工对第一分割结果中的错误分割区域进行标记；

步骤S4：对标记后的错误分割区域进行距离变换处理，生成距离图；

步骤S5：将所述医学三维影像、第一分割结果和距离图输入第二分割网络，得到第二分割结果。

优选地，所述第一分割网络包括：输入层，第四卷积单元，第五卷积单、连接线性投影模块，Embedded Patches模块，第一至第十二transformer单元块，第四反卷积单元块，第一卷积单元块，第三反卷积单元块，第二卷积单元块，第二反卷积单元块，第三卷积单元块，第一反卷积单元块，第五卷积单元块和输出层；

所述输入层的第一输出端依次连接第四卷积单元，第五卷积单元和输出层；

所述输入层的第二输出端依次连接线性投影模块，Embedded Patches模块，第一至第十二transformer单元块；

所述第四反卷积单元块的输入端连接所述第十二transformer单元块的输出端；

所述第四反卷积单元块的输出端和所述第九transformer单元块的输出端连接所述第一卷积单元块的输入端；

所述第一卷积单元块的输出端连接所述第三反卷积单元块的输入端；