基于Swin-Unet和形态学处理的气胸病灶分割方法及相关设备

技术特征：
1.一种基于swin-unet和形态学处理的气胸病灶分割方法，其特征在于，包括：获取待分割的ct图像，对待分割的所述ct图像进行预处理；采用预设的图像分割模型对经预处理后的所述ct图像分割气胸区域，得到二值分割结果；基于形态学处理方式对所述二值分割结果进行后处理，得到去除毛边后的气胸区域。2.如权利要求1所述的基于swin-unet和形态学处理的气胸病灶分割方法，其特征在于，所述采用预设的图像分割模型对经预处理后的所述ct图像分割气胸区域之前，还包括对所述图像分割模型进行训练：获取肺部ct数据，对气胸病灶区域进行标记，得到若干标记后的肺部ct图像，建立气胸专病数据库；对所述肺部ct图像进行预处理；构建图像分割模型，利用所述气胸专病数据库对所述图像分割模型进行训练，得到训练好的图像分割模型作为预设的图像分割模型。3.如权利要求1所述的基于swin-unet和形态学处理的气胸病灶分割方法，其特征在于，所述图像分割模型采用基于swin-unet网络构建的图像分割模型。4.如权利要求3所述的基于swin-unet和形态学处理的气胸病灶分割方法，其特征在于，所述图像分割模型由编码器、瓶颈层、解码器和跳跃连接构建组成，所述编码器、瓶颈层和解码器均是基于连续的两个swintransformer块构造；连续的两个所述swintransformer块由级联的ln层、w-msa模块、ln层、mlp层、ln层、sw-msa模块、ln层和mlp层构成，并用加和的方式实现每个ln层之间的特征图与ln层之后的特征图的跳跃连接。5.如权利要求1或2所述的基于swin-unet和形态学处理的气胸病灶分割方法，其特征在于，对待分割的所述ct图像进行预处理或对肺部ct图像进行预处理时，采用图像尺寸归一化处理方式以及窗口技术进行预处理。6.如权利要求5所述的基于swin-unet和形态学处理的气胸病灶分割方法，其特征在于，所述图像尺寸归一化处理方式为将ct图像修改为预设大小；所述窗口技术的公式为：其中，f(x,y)代表原始ct图像的ct值；g(x,y)代表处理后的图像灰度值；wc为预设的窗位；ww为预设的窗宽。7.如权利要求1所述的基于swin-unet和形态学处理的气胸病灶分割方法，其特征在于，所述基于形态学处理方式对所述二值分割结果进行后处理，得到去除毛边后的气胸区域，包括：对所述二值分割结果进行腐蚀操作，具体公式为：
r1＝r0θt1其中，θ表示腐蚀运算；t1为模板，是3x3大小的全1矩阵；r0为所述二值分割结果；r1为腐蚀操作结果；对腐蚀操作结果进行膨胀操作，具体公式为：其中，表示膨胀运算；r2为膨胀操作结果；膨胀操作结果即为去除毛边后的气胸区域。8.一种基于swin-unet和形态学处理的气胸病灶分割装置，其特征在于，包括：预处理模块，用于获取待分割的ct图像，对待分割的所述ct图像进行预处理；图像分割模块，用于采用预设的图像分割模型对经预处理后的所述ct图像分割气胸区域，得到二值分割结果；后处理模块，用于基于形态学处理方式对所述二值分割结果进行后处理，得到去除毛边后的气胸区域。9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述的基于swin-unet和形态学处理的气胸病灶分割方法的步骤。10.一种存储有计算机可读指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述的基于swin-unet和形态学处理的气胸病灶分割方法的步骤。

技术总结
本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于Swin-Unet和形态学处理的气胸病灶分割方法及相关设备。其中，基于Swin-Unet和形态学处理的气胸病灶分割方法，包括：获取待分割的CT图像，对待分割的CT图像进行预处理；采用预设的图像分割模型对经预处理后的CT图像分割气胸区域，得到二值分割结果；基于形态学处理方式对二值分割结果进行后处理，得到去除毛边后的气胸区域。本发明能够在CT图像中精准分割出气胸区域，能够为后续计算机辅助手术，计算机辅助诊断、影像组学分析、图像配准等任务提供有利的帮助。务提供有利的帮助。务提供有利的帮助。


技术研发人员：唐智贤 张锦阳 张艳 梁凯轶
受保护的技术使用者：上海健康医学院
技术研发日：2022.08.25
技术公布日：2022/11/11