图像分割方法及装置、电子设备、存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113902684A(43)申请公布日2022.01.07(21)申请号202111105112.X(22)申请日2021.09.18(71)申请人上海联影智能医疗科技有限公司地址200232上海市徐汇区龙腾大道2879号3楼3674室(72)发明人韩妙飞高耀宗(74)专利代理机构上海弼兴律师事务所31283代理人杨东明罗朗(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06V10/26(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06K9/62(2022.01)权利要求书2页说明书10页附图4页(54)发明名称图像分割方法及装置、电子设备、存储介质(57)摘要本发明公开了图像分割方法及装置、电子设备、存储介质。该方法包括：获取第一医学图像；将所述第一医学图像转换为目标类型的第二医学图像，所述目标类型包括目标期相、目标对比度、目标模态和目标分辨率中的至少一种；将所述第二医学图像输入图像分割模型，以对所述第二医学图像中的感兴趣区域进行图像分割处理；其中，所述图像分割模型由目标类型的图像样本对神经网络训练得到，所述图像样本标注有感兴趣区域的标识信息；根据所述第二医学图像的分割结果确定所述第一医学图像的分割结果。从而无需训练多个不同类型的图像分割模型，无需对用于训练不同类型的图像分割模型的图像样本进行标注，可以节省大量人力成本。CN113902684ACN113902684A权利要求书1/2页1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：获取第一医学图像；将所述第一医学图像转换为目标类型的第二医学图像，所述目标类型包括目标期相、目标对比度、目标模态和目标分辨率中的至少一种；将所述第二医学图像输入图像分割模型，以对所述第二医学图像中的感兴趣区域进行图像分割处理；其中，所述图像分割模型由目标类型的图像样本对神经网络训练得到，所述图像样本包括感兴趣区域的标识信息；根据所述第二医学图像的分割结果确定所述第一医学图像的分割结果。2.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，将所述第一医学图像转换为目标类型的第二医学图像，包括：将所述第一医学图像输入图像转换模型，得到所述第二医学图像；其中，所述图像转换模型由多组图像样本对神经网络训练得到，每组图像样本包括被扫描对象的至少一种类型的医学图像样本和目标类型的医学图像样本。3.根据权利要求2所述的图像分割方法，其特征在于，每组图像样本中包含的医学图像样本为经过图像配准处理之后的医学图像样本。4.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，将所述第一医学图像转换为目标类型的第二医学图像，包括：在所述目标类型包括所述目标分辨率的情况下，根据所述目标分辨率对所述第一医学图像进行采样处理，以得到所述目标分辨率的第二医学图像。5.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，将所述第一医学图像转换为目标类型的第二医学图像之前，还包括：判断所述第一医学图像的类型与所述目标类型是否相同；若判断结果为否，则执行将所述第一医学图像转换为所述第二医学图像的步骤；若判断结果为是，则将所述第一医学图像输入所述图像分割模型，以对所述第一医学图像进行图像分割处理。6.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，将所述第一医学图像转换为目标类型的第二医学图像，包括：若存在多个对应于不同目标类型的图像分割模型，则将所述第一医学图像转换为对应于所述不同目标类型的多个第二医学图像；根据所述第二医学图像的分割结果确定所述第一医学图像的分割结果，包括：将所述多个第二医学图像的分割结果进行加权处理，并根据加权处理的结果确定所述第一医学图像的分割结果。7.根据权利要求1‑6中任一项所述的图像分割方法，其特征在于，还包括：在所述目标类型包括所述目标分辨率的情况下，根据所述目标分辨率对所述第二医学图像的分割结果进行采样，得到所述第一医学图像的分割结果。8.一种图像分割装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取第一医学图像；转换模块，用于将所述第一医学图像转换为目标类型的第二医学图像，所述目标类型包括目标期相、目标对比度、目标模态和目标分辨率中的至少一种；2CN113902684A权利要求书2/2页输入模块，用于将所述第二医学图像输入图像分割模型，以对所述第二医学图像中的感兴趣区域进行图像分割处理；其中，所述图像分割模型由目标类型的图像样本对神经网络训练得到，所述图像样本标注有感兴趣区域的标识信息；确定模块，用于根据所述第二医学图像的分割结果确定所述第一医学图像的分割结果。9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的图像分割方法。10.一