面向半规管细长结构断裂修正的内耳亚区分割控制方法与流程

本实施例涉及耳亚区分割质量控制，具体涉及到一种面向半规管细长结构断裂修正的内耳亚区分割控制方法。

背景技术：

1、内耳亚区分割是医学影像后处理中的重要内容，常用于内耳精细解剖观察、疾病辅助评估、术前规划、科研数据分析以及自动化标注质控等场景。现有技术通常以三维磁共振图像为基础，例如三维t2加权图像、ciss序列、fiesta序列等能够显示内耳液性结构的影像，通过图像重采样、配准、裁剪、强度归一化等预处理步骤，将待分割区域输入自动分割算法。常见分割算法包括三维u-net网络、三维transformer分割网络、级联卷积神经网络，也包括阈值、区域生长、图谱配准、形态学处理等传统图像分割方法。前端分割模块一般输出两类结果，一类是各内耳亚区对应的概率图，另一类是每个体素具有确定类别的标签图。标签类别可以按照耳蜗底转、耳蜗中顶转、前庭及半规管等较粗粒度方式划分，也可以进一步区分前半规管、后半规管、外半规管、前庭和耳蜗不同转部。其基本原理是利用图像灰度、空间上下文和训练样本中的标注规律，对三维体素逐点或逐块判断类别，再通过最大概率原则、阈值筛选或后处理规则生成最终标签图。在自动分割结果输出后，现有技术还常采用小连通域删除、最大连通域保留、孔洞填补、膨胀、腐蚀、平滑等方式改善标签外观，并通过dice系数、交并比、hausdorff距离、体积差异等指标评价分割结果与人工标注之间的相似程度。对于内耳整体结构或耳蜗等相对粗大的区域，上述技术能够在一定程度上提高分割效率，减少人工逐层勾画工作量，并使批量病例分析具备自动化基础。

2、现有技术在处理半规管这类细长、弯曲、管径较小且空间走向复杂的结构时仍存在明显不足。半规管在三维影像中通常表现为细管状环形或弧形结构，局部截面面积小，边界受空间分辨率、层厚、部分容积效应、噪声、运动伪影和低对比度影响较大。当前分割模型多以体素分类为核心目标，模型更关注每个体素是否属于某一类别，而不是直接保证半规管整体拓扑连续。当前端模型在某一小段半规管处置信度下降时，该局部体素容易被判为背景，导致原本连续的半规管在标签图中出现断裂、片段缺失或远端小片段孤立。由于断裂处的硬标签已经消失，单纯依靠最大连通域保留还可能把真实的远端半规管片段当作噪声删除，使后续无法恢复原有结构。若采用普通膨胀、闭运算或孔洞填补进行补救，又可能在缺少方向、半径和影像证据的情况下把相邻结构强行连接，造成半规管与前庭、耳蜗、其他半规管分支或背景噪声之间发生异常粘连。

3、现有后处理方法大多属于通用形态学处理，缺少针对半规管解剖形态的结构约束。半规管具有细长、连续、局部管径相对稳定、路径平滑弯曲等特征，断裂两端通常在空间距离、端点方向、局部管径和影像灰度上存在一定对应关系。常规后处理只根据体素是否相邻、连通域大小或局部形态进行操作，不能判断两个端点是否属于同一半规管断裂的两侧，也不能判断两个端点之间是否存在概率图弱响应或原始mri灰度支持。尤其在体素间距各向异性的图像中，层厚方向的一个体素间隔可能对应较大的真实物理距离，若仍按普通体素距离判断连接关系，容易低估断裂距离或误判斜向连接。半规管与前庭常被合并为同一标签时，前庭主体较粗大，半规管分支较细长，二者在同一标签内部缺少明确边界，现有技术难以从合并区域中稳定提取真正需要质控的半规管候选区域，容易把前庭边缘、噪声细桥或局部伪阳性分支当作半规管处理。

4、现有评价和质控方式也难以充分反映半规管分割的结构性错误。dice系数和交并比主要反映体素重叠程度，对于小范围断裂、短桥误连、局部细管缺失等拓扑错误并不敏感；一个总体重叠度较高的分割结果，仍可能在半规管连续性上不满足后续解剖分析或临床查看要求。模型训练阶段的数据增强、标签保留策略或网络结构优化虽然可以提高平均分割表现，但不能保证每个输出结果都不存在局部断裂或异常连接。现有技术通常缺少独立的输出后质量控制层，无法在分割完成后自动识别断裂端点、评估可补全程度、限定补全路径、剔除低置信异常连接，并对修正后的体积变化、连通状态、管径变化和标签冲突进行复核。由于缺少修正标记图和结构质量报告，医生或标注人员也难以快速获知算法修改了哪些位置、哪些区域置信度较低、哪些断裂仅被提示而未自动修正。因此，现有内耳亚区自动分割技术虽然能够提供初始标签结果，但对于半规管细长结构的连续性、解剖合理性和修正可控性仍缺乏针对性技术手段。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种面向半规管细长结构断裂修正的内耳亚区分割控制系统，以解决相关技术中存在的不足。

2、为了实现上述目的，根据本发明的第一方面，提供了一种面向半规管细长结构断裂修正的内耳亚区分割控制方法包括：

3、获取三维内耳磁共振图像、所述三维内耳磁共振图像对应的三轴体素间距、前端分割输出的亚区概率图与初始亚区标签图；从所述初始亚区标签图中，提取待质控的半规管候选区域；对所述半规管候选区域执行中心线提取，得到对应的骨架集合；基于所述骨架集合识别得到骨架端点集合；从骨架端点集合中筛选得到需要被自动补全的端点对；针对需要被自动补全的端点对生成中心补全路径；并在得到中心补全路径后基于端点局部管径生成管状补全掩膜；将所述管状补全掩膜合并至所述初始亚区标签图的半规管对应标签区域，得到合并后亚区标签图；对所述合并后亚区标签图中的半规管对应标签区域重新执行中心线提取，得到待复核骨架集合；基于所述待复核骨架集合进行异常连接剔除，得到临时修正标签图；对所述临时修正标签图执行修正后复核；复核通过后，输出修正后的亚区标签图以及对应的修正标记图。

4、根据本实施例第二方面，提供一种面向半规管细长结构断裂修正的内耳亚区分割控制系统，包括端点对确定单元，获取三维内耳磁共振图像、所述三维内耳磁共振图像对应的三轴体素间距、前端分割输出的亚区概率图与初始亚区标签图；从所述初始亚区标签图中，提取待质控的半规管候选区域；对所述半规管候选区域执行中心线提取，得到对应的骨架集合；基于所述骨架集合识别得到骨架端点集合；从骨架端点集合中筛选得到需要被自动补全的端点对；补全单元，用于针对需要被自动补全的端点对生成中心补全路径；并在得到中心补全路径后基于端点局部管径生成管状补全掩膜；将所述管状补全掩膜合并至所述初始亚区标签图的半规管对应标签区域，得到合并后亚区标签图；对所述合并后亚区标签图中的半规管对应标签区域重新执行中心线提取，得到待复核骨架集合；基于所述待复核骨架集合进行异常连接剔除，得到临时修正标签图；复核单元，用于对所述临时修正标签图执行修正后复核；复核通过后，输出修正后的亚区标签图以及对应的修正标记图。

5、本实施例面向半规管细长结构断裂修正的内耳亚区分割控制方法，包括获取三维内耳磁共振图像、所述三维内耳磁共振图像对应的三轴体素间距、前端分割输出的亚区概率图与初始亚区标签图；从所述初始亚区标签图中，提取待质控的半规管候选区域；对所述半规管候选区域执行中心线提取，得到对应的骨架集合；基于所述骨架集合识别得到骨架端点集合；从骨架端点集合中筛选得到需要被自动补全的端点对；针对需要被自动补全的端点对生成中心补全路径；并在得到中心补全路径后基于端点局部管径生成管状补全掩膜；将所述管状补全掩膜合并至所述初始亚区标签图的半规管对应标签区域，得到合并后亚区标签图；对所述合并后亚区标签图中的半规管对应标签区域重新执行中心线提取，得到待复核骨架集合；基于所述待复核骨架集合进行异常连接剔除，得到临时修正标签图；对所述临时修正标签图执行修正后复核；复核通过后，输出修正后的亚区标签图以及对应的修正标记图。围绕已有内耳亚区分割结果展开，不以重新训练模型作为必要条件，而是形成“检测—评分—修正—复核—输出”的闭环处理流程。能够在保留原始分割总体形态的基础上，对半规管局部断裂和异常连接进行有条件修正，使分割结果不仅在体素重叠层面可接受，而且在半规管结构连续性和解剖合理性方面更加稳定。