颅骨植入物图像生成方法、装置和计算机可读存储介质与流程

技术特征：
1.一种颅骨植入物图像生成方法，其特征在于，包括：获取缺陷颅骨的颅骨三维图像；对所述颅骨三维图像进行预处理，得到三份不同维度的颅骨二维图像切片；搭建基于注意力和残差结构的u
‑
net网络；将三份所述颅骨二维图像切片分别输入到三个结构相同的所述u
‑
net网络，得到三份颅骨植入物二维图像切片；将三份所述颅骨植入物二维图像切片进行合成，得到与所述缺陷颅骨的缺陷位置所对应的颅骨植入物三维图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述颅骨三维图像进行预处理，得到三份不同维度的颅骨二维图像切片，包括：对所述颅骨三维图像进行正则化；将正则化后的所述颅骨三维图像分别沿着x轴、y轴、z轴进行切片，分别得到所述缺陷颅骨在x轴、y轴、z轴方向的颅骨二维图像切片。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述搭建基于注意力和残差结构的u
‑
net网络，包括：构造四层下采样和四层上采样；采用具有四层所述下采样与四层所述上采样、注意力模块、残差结构的u
‑
net网络；将所述残差结构结合至所述u
‑
net网络的编码部分和解码部分，并将注意力模块结合至所述解码部分的所述残差结构中。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将三份所述颅骨二维图像切片分别输入到三个结构相同的所述u
‑
net网络，得到三份颅骨植入物二维图像切片，包括：将在x轴方向的所述颅骨二维图像切片输入至所述u
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net网络，得到在x轴方向的颅骨植入物二维图像切片；将在y轴方向的所述颅骨二维图像切片输入至所述u
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net网络，得到在y轴方向的颅骨植入物二维图像切片；将在z轴方向的所述颅骨二维图像切片输入至所述u
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net网络，得到在z轴方向的颅骨植入物二维图像切片。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将三份所述颅骨植入物二维图像切片进行合成，得到与所述缺陷颅骨的缺陷位置所对应的颅骨植入物三维图像，包括：将所述在x轴方向的颅骨植入物二维图像切片、所述在y轴方向的颅骨植入物二维图像切片和所述在z轴方向的颅骨植入物二维图像切片进行合成处理和正则化，得到与所述缺陷颅骨的缺陷位置所对应的颅骨植入物三维图像。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述残差结构由如下公式得到：y＝f(x,{w
i
}) xf＝w2σ(w1x)其中，所述x为输入值；w
i
,w1,w2为可学习的线性变换矩阵；f为输入x经过卷积、线性激活后的输出；σ为线性激活；y为输入x经过残差结构后的输出。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述注意力由如下公式得到：
r
p
＝r
h
r
w
其中，g(x)为所述注意力的机制；x表示输入值；维度大小为(h,w,d1)；w
q
,w
k
,w
v
∈r
d1xd2
；为可学习的线性变换矩阵；d
k
为xw
k
的维度；r
p
为位置信息；r
h
∈r
hx1xd2
，r
w
∈r
1xwxd2
，为可学习的线性变换矩阵。8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将注意力模块结合至所述解码部分的所述残差结构中的公式为：y
′
＝f
′
(x，{w
′
i
}) xf
′
＝w
′2σ(g(σ(w
′1x)))r
p
＝r
h
r
w
其中，g(x)为所述注意力的机制；x表示输入值；维度大小为(h,w,d1)；w
q
,w
k
,w
v
∈r
d1xd2
；为可学习的线性变换矩阵；d
k
为xw
k
的维度；r
p
为位置信息；r
h
∈r
hx1xd2
，r
w
∈r
1xwxd2
，为可学习的线性变换矩阵；f’为输入x经过卷积和注意力机制后的输出；σ为线性激活；w’i
,w
’1,w
’2为可学习的线性变换矩阵；y’为在所述解码部分结合注意力机制的残差结构。9.一种颅骨植入物图像生成装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取缺陷颅骨的颅骨三维图像；预处理单元，用于对所述颅骨三维图像进行预处理，得到三份不同维度的颅骨二维图像切片；搭建单元，用于搭建基于注意力和残差结构的u
‑
net网络；输入单元，用于将三份所述颅骨二维图像切片分别输入到三个结构相同的所述u
‑
net网络，得到三份颅骨植入物二维图像切片；输出单元，用于将三份所述颅骨植入物二维图像切片进行合成，得到与所述缺陷颅骨的缺陷位置所对应的颅骨植入物三维图像。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如权利要求1至8中任意一项所述的颅骨植入物图像生成方法。

技术总结
本发明实施例提供了一种颅骨植入物图像生成方法、装置和计算机可读存储介质，包括：获取缺陷颅骨的颅骨三维图像；对所述颅骨三维图像进行预处理，得到三份不同维度的颅骨二维图像切片；搭建基于注意力和残差结构的U


技术研发人员：秦传波 曾俊博 余振辉 林庆彬 曾军英 朱京明 舒乙青
受保护的技术使用者：五邑大学
技术研发日：2021.06.11
技术公布日：2021/10/23