本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理的，特別涉及一種椎弓根圖像的分割方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在脊柱手術(shù)的規(guī)劃中，確定椎弓根尺寸是關(guān)鍵步驟。然而，傳統(tǒng)方法在這些方面存在諸多不足。主刀醫(yī)師通常通過(guò)查看術(shù)前ct圖像來(lái)測(cè)量椎弓根最窄的部分，以確定其直徑。但這一過(guò)程依賴(lài)于人工測(cè)量，容易受到ct設(shè)備參數(shù)、掃描技術(shù)和測(cè)量者選擇偏差的影響，導(dǎo)致測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性和可重復(fù)性不佳。此外，手動(dòng)測(cè)量效率低下，難以滿(mǎn)足手術(shù)規(guī)劃的高效需求。

2、近年來(lái)，一些研究者嘗試結(jié)合傳統(tǒng)圖像處理和深度學(xué)習(xí)策略，以提高脊柱圖像分割的精度和效率。例如，cn114998301b提出了一種方法，利用專(zhuān)家手動(dòng)標(biāo)注的椎體子區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)ct圖像中椎體亞區(qū)域的自動(dòng)分割。這一方法在數(shù)據(jù)預(yù)處理和增強(qiáng)的基礎(chǔ)上，通過(guò)模型訓(xùn)練來(lái)快速、準(zhǔn)確地完成椎體子區(qū)域分割，提高了臨床診斷和手術(shù)規(guī)劃的效率。然而，該方法的局限性在于僅能對(duì)椎體的終板、側(cè)板和松質(zhì)骨進(jìn)行分割，未能實(shí)現(xiàn)對(duì)椎弓根的分割，限制了手術(shù)規(guī)劃的精確性。

3、在脊柱外科手術(shù)中，椎弓根的分割和識(shí)別至關(guān)重要，特別是在內(nèi)固定手術(shù)和椎體成形術(shù)等標(biāo)準(zhǔn)手術(shù)程序中。椎弓根螺釘?shù)闹踩牒凸撬嗟淖⑸渫ǔＰ枰ㄟ^(guò)椎弓根通道進(jìn)行，若無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別和評(píng)估椎弓根，可能會(huì)增加手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。因此，盡管cn114998301b方法在某些方面有所改進(jìn)，但在椎弓根分割和識(shí)別上的不足，仍然是脊柱手術(shù)規(guī)劃中亟待解決的問(wèn)題。這種不足不僅影響了手術(shù)的精確性和安全性，也限制了整體手術(shù)效果的提升。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的主要目的為提供一種椎弓根圖像的分割方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。以解決現(xiàn)有技術(shù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)椎弓根的分割，限制了手術(shù)規(guī)劃的精確性。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種椎弓根圖像的分割方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取錐體的ct掃描影像數(shù)據(jù)，并將所述ct掃描影像數(shù)據(jù)輸入到預(yù)設(shè)的椎弓根分割模型中；通過(guò)所述椎弓根分割模型對(duì)所述ct掃描影像數(shù)據(jù)中的多個(gè)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行識(shí)別分割處理，得到分割掩膜，其中，所述目標(biāo)區(qū)域至少包括：所述椎弓根的皮質(zhì)骨區(qū)域和所述椎弓根的松質(zhì)骨區(qū)域；根據(jù)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)原理，對(duì)所述分割掩膜進(jìn)行解剖型態(tài)學(xué)識(shí)別，得到各個(gè)所述目標(biāo)區(qū)域所對(duì)應(yīng)的三維尺寸。

3、進(jìn)一步的，獲取錐體的ct掃描影像數(shù)據(jù)，并將所述ct掃描影像數(shù)據(jù)輸入到預(yù)設(shè)的椎弓根分割模型中，包括：獲取錐體的ct掃描影像數(shù)據(jù)，并確定所述ct掃描影像數(shù)據(jù)的空間分辨率；基于所述ct掃描影像數(shù)據(jù)的空間分辨率和預(yù)設(shè)的目標(biāo)空間分辨率，計(jì)算所述ct掃描影像數(shù)據(jù)在多個(gè)維度上的重采樣比例；采用線(xiàn)性插值方法，基于所述重采樣比例對(duì)所述ct掃描影像數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣處理，得到重采樣后的ct掃描影像數(shù)據(jù)；計(jì)算所述重采樣后的ct掃描影像數(shù)據(jù)中的全像素值的目標(biāo)參數(shù)值；根據(jù)所述目標(biāo)參數(shù)值將所述重采樣后的ct掃描影像數(shù)據(jù)中的原始像素值的范圍映射到標(biāo)準(zhǔn)化分布中，得到像素值標(biāo)準(zhǔn)化后的ct掃描影像數(shù)據(jù)；將所述像素值標(biāo)準(zhǔn)化后的ct掃描影像數(shù)據(jù)輸入到預(yù)設(shè)的椎弓根分割模型中。

4、進(jìn)一步的，計(jì)算所述重采樣后的ct掃描影像數(shù)據(jù)中的全像素值的目標(biāo)參數(shù)值，包括：計(jì)算所述重采樣后的ct掃描影像數(shù)據(jù)中的全像素值的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差；根據(jù)所述目標(biāo)參數(shù)值將所述重采樣后的ct掃描影像數(shù)據(jù)中的原始像素值的范圍映射到標(biāo)準(zhǔn)化分布中，得到像素值標(biāo)準(zhǔn)化后的ct掃描影像數(shù)據(jù)，包括：采用第一公式，對(duì)所述全像素值的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行計(jì)算處理，將重采樣后的ct掃描影像數(shù)據(jù)中的原始像素值的范圍映射到標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布中，得到像素值標(biāo)準(zhǔn)化后的ct掃描影像數(shù)據(jù)；其中，所述第一公式為：，和為全像素值的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，和為標(biāo)準(zhǔn)化前后的像素值。

5、進(jìn)一步的，所述椎弓根分割模型為基于cnn的u-net架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)所述椎弓根分割模型對(duì)所述ct掃描影像數(shù)據(jù)中的多個(gè)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行識(shí)別分割處理，得到分割掩膜，包括：采用所述椎弓根分割模型的骨干網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)3×3的卷積核與所述ct掃描影像數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作，提取高維特征；對(duì)所述ct掃描影像數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)置卷積操作，將所述ct掃描影像數(shù)據(jù)恢復(fù)至所述ct掃描影像數(shù)據(jù)的原始尺寸；通過(guò)所述椎弓根分割模型的多任務(wù)掩膜分類(lèi)處理器，基于所述高維特征對(duì)恢復(fù)處理后的所述ct掃描影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分割處理，得到所述分割掩膜，其中，所述分割掩膜包括：椎弓根皮質(zhì)骨掩膜及松質(zhì)骨掩膜。

6、進(jìn)一步的，在通過(guò)所述椎弓根分割模型的多任務(wù)掩膜分類(lèi)處理器，對(duì)所述高維特征和所述恢復(fù)處理后的ct掃描影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分割處理，得到所述分割掩膜之后，所述分割方法還包括：通過(guò)所述椎弓根分割模型中的損失函數(shù)，對(duì)輸出的所述分割掩膜進(jìn)行識(shí)別處理，其中，所述損失函數(shù)包括：，x為預(yù)測(cè)掩膜，y為正確掩膜；得到識(shí)別處理結(jié)果，并根據(jù)所述識(shí)別處理結(jié)果對(duì)所述椎弓根分割模型的參數(shù)進(jìn)行反向傳播修正。

7、進(jìn)一步的，在通過(guò)所述椎弓根分割模型對(duì)所述ct掃描影像數(shù)據(jù)中的多個(gè)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行識(shí)別分割處理，得到分割掩膜之后，所述分割方法還包括：對(duì)所述分割掩膜進(jìn)行反向重采樣處理，將所述分割掩膜恢復(fù)至所述ct掃描影像數(shù)據(jù)的原始尺寸，并與所述ct掃描影像數(shù)據(jù)的分辨率保持一致，得到第一分割掩膜；對(duì)所述第一分割掩膜進(jìn)行連通性測(cè)試，確定所述分割掩膜中的空洞和碎片，并通過(guò)形態(tài)學(xué)操作填補(bǔ)所述空洞和移除所述碎片，得到第二分割掩膜；對(duì)所述第二分割掩膜進(jìn)行平滑處理，得到最終的分割掩膜，并采用所述最終的分割掩膜執(zhí)行“根據(jù)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)原理，對(duì)所述分割掩膜進(jìn)行解剖型態(tài)學(xué)識(shí)別，得到各個(gè)所述目標(biāo)區(qū)域所對(duì)應(yīng)的三維尺寸”步驟。

8、進(jìn)一步的，根據(jù)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)原理，對(duì)所述分割掩膜進(jìn)行解剖型態(tài)學(xué)識(shí)別，得到各個(gè)所述目標(biāo)區(qū)域所對(duì)應(yīng)的三維尺寸，包括：采用主成分分析，計(jì)算每個(gè)分割掩膜的每?jī)蓚€(gè)維度x和y之間的協(xié)方差，得到3×3協(xié)方差矩陣a；對(duì)所述3×3協(xié)方差矩陣a進(jìn)行求解處理，得到特征矩陣和特征值；將所述分割掩膜和所述分割掩膜對(duì)應(yīng)的特征矩陣的逆矩陣進(jìn)行點(diǎn)乘處理后，得到所述分割掩膜對(duì)應(yīng)的初始邊界框；將所述分割掩膜對(duì)應(yīng)的初始邊界框和所述分割掩膜對(duì)應(yīng)的特征矩陣的逆矩陣進(jìn)行點(diǎn)乘處理后，得到所述分割掩膜對(duì)應(yīng)的有向邊界框；對(duì)所述有向邊界框的每個(gè)方向上的尺寸進(jìn)行度量處理，得到所述目標(biāo)區(qū)域的三維尺寸。

9、本發(fā)明提供了一種椎弓根圖像的分割裝置，包括：獲取單元，用于獲取錐體的ct掃描影像數(shù)據(jù)，并將所述ct掃描影像數(shù)據(jù)輸入到預(yù)設(shè)的椎弓根分割模型中；分割單元，用于通過(guò)所述椎弓根分割模型對(duì)所述ct掃描影像數(shù)據(jù)中的多個(gè)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行識(shí)別分割處理，得到分割掩膜，其中，所述目標(biāo)區(qū)域至少包括：所述椎弓根的皮質(zhì)骨區(qū)域和所述椎弓根的松質(zhì)骨區(qū)域；識(shí)別單元，用于根據(jù)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)原理，對(duì)所述分割掩膜進(jìn)行解剖型態(tài)學(xué)識(shí)別，得到各個(gè)所述目標(biāo)區(qū)域所對(duì)應(yīng)的三維尺寸。

10、本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述任一項(xiàng)所述方法的步驟。

11、本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述任一項(xiàng)所述的方法的步驟。

12、本發(fā)明提供的椎弓根圖像的分割方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在解決傳統(tǒng)方法在脊柱手術(shù)規(guī)劃中椎弓根尺寸測(cè)量的不足。通過(guò)結(jié)合深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)，本方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)椎弓根的精確分割和識(shí)別，提供更加準(zhǔn)確和高效的手術(shù)規(guī)劃支持。以下是對(duì)技術(shù)方案的詳細(xì)解釋?zhuān)?/p>

13、首先，通過(guò)ct設(shè)備獲取椎體的高分辨率掃描影像數(shù)據(jù)。這些影像數(shù)據(jù)包含脊柱不同部位的詳細(xì)結(jié)構(gòu)信息。將這些數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的椎弓根分割模型中，該模型基于大量手動(dòng)標(biāo)注的椎弓根數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠識(shí)別出椎弓根的不同區(qū)域。分割模型對(duì)輸入的ct影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，自動(dòng)識(shí)別并分割出椎弓根的多個(gè)目標(biāo)區(qū)域，包括皮質(zhì)骨區(qū)域和松質(zhì)骨區(qū)域。模型通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，能夠準(zhǔn)確定位和分割這些區(qū)域，并生成對(duì)應(yīng)的分割掩膜。分割掩膜是一個(gè)二值圖像，其中每個(gè)像素點(diǎn)的值表示該點(diǎn)是否屬于某個(gè)特定的解剖區(qū)域。最后，利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)原理，對(duì)分割掩膜進(jìn)行進(jìn)一步處理，識(shí)別出各個(gè)目標(biāo)區(qū)域的三維尺寸。通過(guò)對(duì)這些尺寸的測(cè)量，可以得到椎弓根的具體解剖學(xué)數(shù)據(jù)，包括皮質(zhì)骨和松質(zhì)骨的厚度和體積等。這些數(shù)據(jù)對(duì)于手術(shù)規(guī)劃和執(zhí)行提供了重要的參考。

14、傳統(tǒng)方法依賴(lài)人工測(cè)量，存在測(cè)量結(jié)果易受設(shè)備參數(shù)、掃描技術(shù)和測(cè)量者選擇偏差影響的問(wèn)題。而本發(fā)明方法通過(guò)自動(dòng)化的深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)椎弓根不同區(qū)域的自動(dòng)識(shí)別和分割，避免了人工測(cè)量的主觀性，提高了測(cè)量的準(zhǔn)確性和可重復(fù)性?，F(xiàn)有方法僅能對(duì)椎體的部分區(qū)域（如終板、側(cè)板和松質(zhì)骨）進(jìn)行分割，而本發(fā)明方法擴(kuò)展到了對(duì)椎弓根的皮質(zhì)骨和松質(zhì)骨的識(shí)別和分割，提供了更加全面和細(xì)致的解剖信息。這對(duì)于脊柱手術(shù)規(guī)劃，特別是椎弓根螺釘植入和骨水泥注射等操作至關(guān)重要。

15、通過(guò)對(duì)分割掩膜進(jìn)行解剖型態(tài)學(xué)識(shí)別，本方法能夠精確計(jì)算出各個(gè)目標(biāo)區(qū)域的三維尺寸。這種三維測(cè)量不僅能夠?yàn)槭中g(shù)提供精確的解剖數(shù)據(jù)，還能通過(guò)三維可視化方式幫助醫(yī)生更好地理解手術(shù)區(qū)域的結(jié)構(gòu)，提高手術(shù)規(guī)劃的精確性和可操作性。自動(dòng)化分割和三維測(cè)量的結(jié)合，使得本方法在保證測(cè)量精度的同時(shí)，大幅提高了測(cè)量效率。這一進(jìn)步能夠顯著減少醫(yī)生在手術(shù)規(guī)劃中的準(zhǔn)備時(shí)間，提高整體手術(shù)流程的效率和質(zhì)量。

16、總之，本發(fā)明方法通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)椎弓根的自動(dòng)識(shí)別、分割和三維測(cè)量，克服了傳統(tǒng)方法的不足，提供了更加準(zhǔn)確和高效的手術(shù)規(guī)劃支持，具有顯著的技術(shù)進(jìn)步。