一种胸部多器官分割方法及系统和计算机可读存储介质
摘要文本
本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种胸部多器官分割方法及系统和计算机可读存储介质；本发明采用STUNet模型作为分割模型的基础模型，采用对部分器官标记的胸部CT图像进行训练，对缺标数据赋予伪标签，最终实现将无标或缺标的胸部CT图像形成全标记CT图像，进而训练得到胸部多器官分割模型，实现对无标或缺标的胸部CT图像的分割，解决了胸部CT图像全数据少的问题，使缺标或无标的胸部CT图像得到充分利用，实现准确的胸部多器官分割模型的构建。
申请人信息
- 申请人:神州医疗科技股份有限公司
- 申请人地址:100080 北京市海淀区颐和园路2号未来科技大厦主楼12层1201室
- 发明人: 神州医疗科技股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种胸部多器官分割方法及系统和计算机可读存储介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410128271.9 |
| 申请日 | 2024/1/30 |
| 公告号 | CN117649418A |
| 公开日 | 2024/3/5 |
| IPC主分类号 | G06T7/00 |
| 权利人 | 神州医疗科技股份有限公司 |
| 发明人 | 张佳乐; 许娟; 高剑伟; 王瑞国; 吴玉洁; 梁大柱; 刘燕波; 刘泽庆; 聂瑞; 史文钊; 张家智 |
| 地址 | 北京市海淀区颐和园路2号未来科技大厦主楼12层1201室 |
专利主权项内容
数据由马 克 团 队整理 1.一种胸部多器官分割方法，其特征在于，包括：采集胸部器官标记的CT图像，将标记器官相同的CT图像分为同一组数据集，并按标记器官数量排序，得到多个胸部器官标记的CT图像数据集；采用胸部器官标记最多的CT图像数据集训练分割模型一，再采用训练好的分割模型一对标记器官数量少于所述胸部器官标记最多的CT图像数据集标记器官数量的数据集进行预测，并采用预测结果赋予数据集所述胸部器官标记最多的CT图像数据集独有标记器官的伪标签；融合所述胸部器官标记最多的CT图像数据集和胸部器官标记第二多的CT图像数据集训练分割模型二，再采用训练的分割模型二对标记器官数量少于所述胸部器官标记第二多的CT图像数据集标记器官数量的数据集进行预测，并采用预测结果赋予数据集所述胸部器官标记最多的CT图像数据集和所述胸部器官标记第二多的CT图像数据集共同独有标记器官的伪标签；继续融合数据集训练分割模型，得到不同的分割模型和对应所述多个胸部器官标记的CT图像数据集的多个胸部器官全标记的CT图像数据集；采用所述不同的分割模型对新纳入的未全标记器官的胸部CT图像赋予伪标签，并与所述多个胸部器官全标记的CT图像数据集合并，形成全标记的CT图像数据集；采用所述全标记的CT图像数据集训练分割模型，得到胸部多器官分割模型；采用所述胸部多器官分割模型对未全标记器官的胸部CT图像数据进行分割。