申请/专利权人：中国人民解放军空军军医大学;西安电子科技大学

申请日：2020-06-28

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN113850816B

主分类号：G06T7/11

分类号：G06T7/11;G06V10/44;G06V10/80

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2022.01.14#实质审查的生效;2021.12.28#公开

摘要：本公开提供一种宫颈癌MRI图像分割方法及装置，涉及电子信息技术领域，能够解决在分割处理包含癌症病例图像时效果不佳的问题。具体技术方案为：在获取包括宫颈癌病变区域的MRI图像时，对MRI图像进行标注处理、偏置场矫正处理、归一化处理，将处理后的MRI图像输入多视角特征融合的MRI图像分割网络模型，多视角特征融合的MRI图像分割网络模型通过图像中图像层间特征提取和图像层内特征提取，实现对MRI图像的分割处理，从而获取了MRI图像中包含宫颈癌病变区域的图像区域。本公开用于图像分割处理。

主权项：1.一种宫颈癌MRI图像分割装置，其特征在于，该装置基于多视角特征融合的MRI图像分割网络模型，所述MRI图像分割网络模型包括：多视角特征融合模块，用于对输入的图像块从不同的视角进行特征提取；通道注意力模块，用于对提取到的特征进行自适应加权融合并根据自适应加权融合处理后的特征对MRI图像进行准确分割；所述装置包括图像标注模块、偏置场矫正模块、图像重采样模块、图像归一化模块、图像裁剪模块、生成样本模块、构建网络模型模块、训练模块、图像分割模块和图像显示模块；其中：所述图像标注模块，用于对MRI图像中的病变区域进行勾画，生成病变区域对应的掩码图像；所述图像标注模块，具体用于从MRI图像中逐帧勾画出病变区域，并保存勾画后的图像，所述勾画后的图像作为每个MRI图像对应的金标准，所述病变区域包括宫颈癌区域；所述偏置场矫正模块，用于从每个MRI图像中提取偏置场来对图像进行校正；所述图像重采样模块，用于对不同病人对应的MRI图像进行重采样，使其分辨率达到一致；所述图像归一化模块，用于利用归一化公式对重采样处理后的MRI图像进行归一化，并将MRI图像的像素值映射到区间[0,1]；所述图像裁剪模块，用于对MRI图像进行裁剪得到图像块；所述图像裁剪模块，具体用于对每个病人的MRI图像进行随机裁剪，得到预设数量的相同尺寸的3D图像块；其中，每个病人的MRI图像对应的标签图像中，在相同位置做同样的裁剪操作，得到每个图像块对应的标签；所述生成样本模块，用于生成MRI图像训练样本集；其中，在所有标注的图像数据中，随机选取预设比例的图像作为训练集，剩余比例的图像作为测试集，在测试集中再随机选取一定比例的图像作为验证集，用来选择最终的模型；所述构建网络模型模块，用于构建MRI图像分割网络模型；其中，所述MRI图像分割网络模型整体上遵循编码器—解码器结构；所述训练模块，用于训练所述MRI图像分割网络模型；所述图像分割模块，用于通过所述MRI图像分割网络模型分割MRI图像中的病变区域；所述图像分割模块，具体用于采用滑动窗口的方式对MRI图像进行逐块预测，将逐块预测的结果进行拼接重建，得到MRI图像中的病变区域分割结果；所述图像显示模块，用于显示分割后得到的病变区域的图像；其中，所述多视角特征融合模块具体用于：将输入所述多视角特征融合模块的图像经过卷积核为1x1x1的卷积层进行处理后得到两路数据流；对第一支路数据流使用卷积核为3x3x3的卷积层进行三维特征的提取得到特征图；对第二支路数据流经过一个卷积核为3x3x1的卷积层，对一个图像块逐层做2维的卷积操作，得到新的三路数据流：支路1、支路2以及支路3；对支路1和支路3分别进行卷积核为3x1x3和1x3x3的卷积操作分别得到对应的特征图；将第一支路对应的特征图和支路1、支路2与支路3对应的特征图在通道维度进行合并；所述通道注意力模块具体用于：对输入的特征图在通道方向做全局最大池化，经过一个全连接层对特征进行压缩，并使用ReLU激活函数增强非线性拟合能力；通过一个全连接层对特征进行解压缩，使得特征维度和输入的特征图的通道数保持一致，并再次经过ReLU激活函数处理后使用Sigmoid激活函数将特征值限制在[0,1]之间，所述特征值代表着每个通道的重要程度；将所述特征值作为权重值与输入特征的每个通道依次相乘；将经过处理后的特征图和输入的特征图相加作为所述多视角特征融合模块的输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军空军军医大学;西安电子科技大学 一种宫颈癌MRI图像的分割装置及方法

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