申请/专利权人：烟台大学

申请日：2023-05-10

公开（公告）日：2024-05-07

公开（公告）号：CN116645336B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06T17/00;G06N3/0464;G06N3/08;G16H30/20;G16H30/40

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.07#授权;2023.09.12#实质审查的生效;2023.08.25#公开

摘要：一种MRI脑图像腺垂体分割方法，包括；对从医院采集的MRI脑部图像进行预处理，将医院采集到的原始Dicom格式MRI数据使用ITK‑SNAP软件转换为NIFTI格式的三维图像，将DICOM格式的图像转化为NIFTI格式的三维图像；将NIFTI格式的三维图像裁剪划分成子块；然后将子块输入到VT‑Unet，得到分割结果，最后计算腺垂体mask的3D边界框，将该边界框的坐标应用到NIFTI图像上就得到了腺垂体区域，自此便完成了腺垂体定位；使用上一阶段腺垂体定位的输出，根据横断面方向生成2D切片作为该阶段的输入；最后输出的便是腺垂体的二维标签，之后将所有二维切片在横断面方向上堆叠起来重建为三维图像，就得到了最后的三维腺垂体标签。本发明具有速度快、准确率高、鲁棒性好、效率高、泛化性好的特点。

主权项：1.一种MRI脑图像腺垂体分割方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1：腺垂体定位：对从医院采集的MRI脑部图像进行预处理，将医院采集到的原始Dicom格式MRI数据使用ITK-SNAP软件转换为NIFTI格式的三维图像，将DICOM格式的图像转化为NIFTI格式的三维图像；将NIFTI格式的三维图像裁剪为80*80*11的大小，然后将该图像划分成49个32*32*11大小的子块；然后将这49个子块输入到VT-Unet，得到49个子块的分割结果，将49个输出根据划分的方法组合为80×80×11尺寸的mask，最后计算腺垂体mask的3D边界框，将该边界框的冠状位和矢状位上扩展到32大小并在横断面上前后扩展两层以保证该边界框完全包含腺垂体区域，将该边界框的坐标应用到80×80×11的NIFTI图像上就得到了腺垂体区域，自此便完成了腺垂体定位；步骤2：腺垂体分割：使用上一阶段腺垂体定位的输出，根据横断面方向生成2D切片作为该阶段的输入；最后输出的便是腺垂体的二维标签，之后将所有二维切片在横断面方向上堆叠起来重建为三维图像，就得到了最后的三维腺垂体标签；所述步骤1中，首先规定了一个32*32*11大小的滑窗，该滑窗初始被固定在右上角，然后它向左或者向下滑动，每次滑动8个单位，以该滑窗来划分子块，最终得到49个子块，每个子块的尺寸为32×32×11大小；并标记好每个子块在划分前的位置；然后将这49个子块输入到VT-Unet，得到49个子块的分割结果，每个子块的分割结果是尺寸为32×32×11大小的mask；maski＝VTUnetpatchi，i∈1，...，491其中，VTUnet表示VT-Unet，是一种适用于医学图像分割的三维体积Transformer模型，patchi表示第i个子块，maski表示第i个子块对应的分割结果；将49个输出根据划分的方法组合为80×80×11尺寸的mask，由于组合得到的80×80×11尺寸的mask会有很多离散点，这样会增加后续的计算量，使用取最大联通区域的方法去掉离散点只保留主要部分，保留的主要部分就是腺垂体mask；ademask＝fmask2其中，f表示最大连通函数，mask代表80×80×11尺寸的mask，ademask表示去最大联通区域得到的腺垂体mask；最后计算腺垂体mask的3D边界框，将该边界框的冠状位和矢状位上扩展到32大小并在横断面上前后扩展两层以保证该边界框完全包含腺垂体区域，将该边界框的坐标应用到80×80×11的NIFTI图像上就得到了腺垂体区域，自此便完成了腺垂体定位；所述步骤2中，使用上一阶段腺垂体定位的输出，根据横断面方向生成2D切片作为该阶段的输入；xi＝X[a，b，i]，i∈1，...，N3其中，X表示腺垂体定位得到的腺垂体区域，xi表示X在横断面方向的第i层切片，a表示X的冠状位方向，b表示X的矢状位方向，i表示X的横断面方向，N表示X的横断面层数；其中，a与b都是32；最后输出的便是腺垂体的二维标签，之后将所有二维切片在横断面方向上堆叠起来重建为三维图像，就得到了最后的三维腺垂体标签；Y[a，b，i]＝yi，i∈1，...，N4其中，Y表示在横断面方向重建的三维标签，yi表示第i个二维标签，a表示X的冠状位方向，b表示X的矢状位方向，i表示X的横断面方向，N表示二维标签y的个数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 烟台大学 一种MRI脑图像分割腺垂体方法

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