一种深静脉血栓的磁共振图像分割方法及装置，电子设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种深静脉血栓的磁共振图像分割方法，其特征在于，包括：获取深静脉血栓磁共振图像，并对所述深静脉血栓磁共振图像进行预处理；对所述预处理的深静脉血栓磁共振图像进行三维图像分割，所述三维图像分割包括生成阶段和鉴别阶段；所述生成阶段包括编码和解码，所述编码对所述预处理的深静脉血栓磁共振图像进行卷积运算，所述解码对所述编码结果进行反卷积和跳连接运算，所述编码和所述解码提取所述深静脉血栓磁共振图像切片内的特征信号与切片间的空间位置信息，产生初步分割结果；预先建立生成对抗网络，所述鉴别阶段是将所述初步分割结果与人工勾画结果输入到所述生成对抗网络中进行网络训练，直到使得所述生成对抗网络的模型收敛而获得最后分割结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：所述编码过程中采用3
×3×
3卷积核，所述解码过程是3
×3×
3卷积核和1
×1×
1的卷积核叠加。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：在所述生成阶段中，将所述初步分割结果的像素与所述人工勾画结果的像素输入到预设的特征提取损失函数中，所述损失函数的公式如下所示：其中，l
generator
代表所述生成阶段的损失函数，x为所述生成阶段的初步血栓分割结果，x
i
代表初步分割结果的第i个像素，y代表人工勾画的血栓，y
i
代表对应的人工勾画结果的第i个像素，log代表对数运算，n是像素的个数；在所述鉴别阶段中，所述生成对抗网络的公式如下表示：其中，mse代表均方误差，e代表数学期望，g代表生成阶段，d代表鉴别阶段，θ
g
和θ
d
代表来自生成阶段以及鉴别阶段的图像元素。4.如权利要求1至3之一所述的方法，其特征在于，还包括：所述鉴别阶段包括至少三层卷积模块，所述卷积模块中的每一层提取所述初步分割结果和所述人工勾画结果的特征进行比较，并输出判断结果。5.一种深静脉血栓的磁共振图像分割装置，其特征在于，包括：图像采集装置，所述图像采集装置获取深静脉血栓磁共振图像；图像预处理装置，所述图像预处理装置对所述深静脉血栓磁共振图像进行预处理；分割处理模块，所述分割处理模块对所述预处理后的深静脉血栓磁共振图像进行三维图像分割；所诉分割处理模块还包括生成器和鉴别器；所述生成器包括编码模块和解码模块，所述编码模块对所述预处理的深静脉血栓磁共振图像进行卷积运算，所述解码模块对所述编码模块结果进行反卷积和跳连接运算，经过所述编码模块和所述解码模块处理后提取所述深静脉血栓磁共振图像切片内的特征信号与切片间的空间位置信息，产生初步分割结果；
所述鉴别器包括预先建立生成对抗网络，所述鉴别器是将所述初步分割结果与人工勾画结果输入到所述生成对抗网络中，对所述生成对抗网络进行训练，直到使得所述生成对抗网络的模型收敛而获得最后分割结果。6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：所述编码模块被配置为3
×3×
3卷积核，所述解码模块被配置为3
×3×
3卷积核和1
×1×
1的卷积核叠加。7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：所述生成器配置为将所述初步分割结果的像素与所述人工勾画结果的像素输入到预设的特征提取损失函数中，所述损失函数的公式如下所示：其中，l
generator
代表所述生成阶段的损失函数，x为所述生成阶段的初步血栓分割结果，x
i
代表初步分割结果的第i个像素，y代表人工勾画的血栓，y
i
代表对应的人工勾画结果的第i个像素，log代表对数运算，n是像素的个数；所述鉴定器配置为进行所述生成对抗网络训练，所述生成对抗网络模型的公式如下表示：其中，mse代表均方误差，e代表数学期望，g代表生成阶段，d代表鉴别阶段，θ
g
和θ
d
代表来自生成阶段以及鉴别阶段的图像元素。8.如权利要求5至6之一所述的装置，其特征在于，还包括：所述鉴别器配置为包括至少三层卷积模块，所述卷积模块中的每一层提取所述初步分割结果和所述人工勾画结果的特征进行比较，并输出判断结果。9.一种电子设备，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于执行上述权利要求1至4中任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1至4中任一项所述的方法。

技术总结
本发明提供一种深静脉血栓的磁共振图像分割方法及装置，电子设备及存储介质，通过建立三维分割网络模型，利用生成器、鉴别器等模型结构挖掘血栓图像切片内的信号特点与切片间的空间位置信息，通过构建生成对抗网络，避免了模型训练中将与血栓相似的组织结构错误分割，进一步提高深静脉血栓的分割精度。进一步提高深静脉血栓的分割精度。进一步提高深静脉血栓的分割精度。


技术研发人员：谢国喜 孙传奇 熊祥宇 关秀红 毛欢 张卓能 刘泽萍 顾安燕
受保护的技术使用者：广州医科大学
技术研发日：2021.05.14
技术公布日：2021/10/23