【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及醫學圖像處理，尤其涉及一種多模態組織分割方法及手術導航系統。
技術介紹
1、目前的醫學影像分割，通常的做法是對醫生指定類型的醫學圖像分割，以分割出特定的組織結構用于分析病情、指導特定的手術，然而單一類型(模態的)醫學影像分割精度較差。
2、對此，現有技術中有基于多模態的醫學影像分割。
3、一種做法是：將多種模態的醫學影像融合，得到融合的醫學影像，然后將融合的醫學影像輸入預先訓練的多模態分割模型中，分割出組織結構。該做法的缺陷在于：由于組織結構多種多樣，醫學影像成像原理各有不同，設計人員難以找到合適的融合算法，使得融合的醫學影像中保留多種模態的特征，這限制了融合影像的質量，相應地，也限制了分割的精度。
4、另一種做法是：為不同模態的醫學影像分別訓練模型，對相應模態的醫學影像分割，然后將各種模態的分割結果疊加顯示到同一坐標系中。該做法的缺陷在于，疊加顯示效果較差，尤其是分割結果包括多類組織結構，各類組織結構的交界處的疊加顯示效果較差。
5、為解決或至少部分解決上述缺陷，本專利技術提供一種多模態組織分割方法及手術導航系統。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種多模態組織分割方法及手術導航系統，用以解決現有技術中圖像融合質量較差，融合結果不符合用戶使用需求的缺陷。
2、本專利技術提供一種多模態組織分割方法，包括：
3、將多種模態的三維醫學影像分別輸入相應的深度學習網絡模型中進行分割，得到相應的三維分割結果
4、對各模態的三維醫學影像進行配準，得到配準關系；
5、根據所述配準關系，結合各模態的三維醫學影像對每一類組織的預設權重將各模態的三維分割結果加權融合。
6、可選地，所述根據所述配準關系，結合各模態的三維醫學影像對每一類組織的預設權重將各模態的三維分割結果加權融合，包括：按組織類別，將各模態的三維分割結果分別進行加權融合。
7、進一步地，所述根據所述配準關系，結合各模態的三維醫學影像對每一類組織的預設權重將各模態的三維分割結果加權融合，進一步包括：
8、對于每一類組織，確定當前可以用于分割該類組織的醫學影像集合，并獲取其中的各模態醫學影像對該組織的預設權重；
9、根據所述醫學影像集合中的各模態醫學影像對該類組織的預設權重，并基于所述配準關系對該類組織的各模態的三維分割結果進行加權融合，得到融合體素屬于該類組織的加權概率；
10、將融合體素屬于該類組織的加權概率與該組織的預設概率閾值比較，確定融合體素是否屬于該類組織。
11、可選地，所述根據所述配準關系，結合各模態的三維醫學影像對每一類組織的預設權重將各模態的三維分割結果加權融合，包括：
12、根據所述配準關系逐體素進行融合，通過模態加權的方式確定融合體素屬于每一組織類型的加權概率；
13、將最大的加權概率對應的組織類型確定為該體素的融合標簽。
14、進一步地，所述通過模態加權的方式確定融合體素屬于每一組織類型的加權概率，包括：
15、確定當前可用的醫學影像集合，并獲取其中的各模態醫學影像對各類組織的預設權重；
16、根據所述醫學影像集合中的各模態醫學影像對該類組織的模態權重，并基于所述配準關系對第一組織的各模態的分割結果進行加權融合，得到融合體素屬于第一組織的加權概率；其中，所述第一組織是多種組織類型中的一種。
17、可選地，所述根據所述配準關系，結合各模態的三維醫學影像對每一類組織的預設權重將各模態的三維分割結果加權融合，還包括：根據所述配準關系，將各模態的三維分割結果融合轉換到同一坐標系，以便查看每一模態的分割結果。
18、可選地，所述對各模態的三維醫學影像進行配準，得到配準關系，包括：
19、將第一模態醫學影像與第二模態醫學影像統一尺寸；
20、基于最大互信息，將所述第一模態醫學影像與所述第二模態醫學影像配準，得到二者之間的配準關系。
21、進一步地，所述對各模態的三維醫學影像進行配準，得到配準關系，還包括：利用所述第一模態醫學影像的分割結構以及所述第二模態醫學影像的分割結果，指導所述第一模態醫學影像與所述第二模態醫學影像配準過程。
22、本專利技術還提供一種計算機程序產品，所述計算機程序產品包括計算機可執行指令，所述指令在被執行時用于實現如上述任一種所述多模態組織分割方法。
23、本專利技術還提供一種手術導航系統，包括：主機和顯示設備，其特征在于，所述主機存儲有可執行指令，所述可執行指令被所述主機執行時實現前述任一項所述的多模態組織分割方法。
24、本專利技術還提供一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現如上述任一種所述多模態組織分割方法。
25、本專利技術提供的多模態組織分割方法及手術導航系統，至少具有以下有益效果：
26、1、為每一模態的醫學影像分別訓練了分割模型，每一深度學習模型對相應模態的醫學影像分割能力更強，分割精度更高；不同類型的醫學影像對每一類組織分別設計了各自的預設權重(模態權重)，在融合過程中根據模態權重融合分割結果，更大程度地體現了組織結構特征，提升了分割精度。
27、2、在一種融合方式中，對每一類組織通過模態加權的方式融合各模態的分割結果(即，可以按組織類型分別管理融合結果)，醫生可以切換查看不同類型的組織結構，方便查看特定組織的結構、形態(如觀察病灶形態、大小)。
28、3、在又一種融合方式中，還可以分別確定融合體素屬于每一類組織結構的加權概率，通過比較概率的方式確定融合體素所屬的組織類型(即，可以實現體素級融合，同時顯示各類型的組織)，能夠合理地融合顯示不同各模態的分割結果，尤其提升了不同類型組織交界處的精度，方便查看不同組織的空間位置關系，便于討論、規劃手術方案。
29、4、在另一種融合方式中，還可以按模態管理融合結果，即醫生可以分別查看每一模態分割出的各類組織，各模態的分割結果還可以以一定的透明度疊加顯示。
30、5、在一個優選方案中，包括上述三種融合方式的各種組合，醫生可以靈活地選擇、查看相應融合方式下的融合結果，便于查看組織、規劃手術。
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1.一種多模態組織分割方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的多模態組織分割方法，其特征在于，所述根據所述配準關系，結合各模態的三維醫學影像對每一類組織的預設權重將各模態的三維分割結果加權融合，包括：按組織類別，將各模態的三維分割結果分別進行加權融合。
3.根據權利要求2所述的多模態組織分割方法，其特征在于，所述根據所述配準關系，結合各模態的三維醫學影像對每一類組織的預設權重將各模態的三維分割結果加權融合，進一步包括：
4.根據權利要求1所述的多模態組織分割方法，其特征在于，所述根據所述配準關系，結合各模態的三維醫學影像對每一類組織的預設權重將各模態的三維分割結果加權融合，包括：
5.根據權利要求4所述的多模態組織分割方法，其特征在于，所述通過模態加權的方式確定融合體素屬于每一組織類型的加權概率，包括：
6.根據權利要求1-5任一項所述的多模態組織分割方法，其特征在于，所述根據所述配準關系，結合各模態的三維醫學影像對每一類組織的預設權重將各模態的三維分割結果加權融合，還包括：根據所述配準關系，將各模態的三維分割
7.根據權利要求1所述的多模態組織分割方法，其特征在于，所述對各模態的三維醫學影像進行配準，得到配準關系，包括：
8.根據權利要求7所述的多模態組織分割方法，其特征在于，所述對各模態的三維醫學影像進行配準，得到配準關系，還包括：利用所述第一模態醫學影像的分割結構以及所述第二模態醫學影像的分割結果，指導所述第一模態醫學影像與所述第二模態醫學影像配準過程。
9.一種計算機程序產品，所述計算機程序產品包括計算機可執行指令，其特征在于，所述指令在被執行時用于實現如權利要求1-8任一項所述的多模態組織分割方法。
10.一種手術導航系統，包括主機和顯示設備，其特征在于，所述主機存儲有可執行指令，所述可執行指令被所述主機執行時實現如權利要求1-8任一項所述的多模態組織分割方法。
...【技術特征摘要】
1.一種多模態組織分割方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的多模態組織分割方法，其特征在于，所述根據所述配準關系，結合各模態的三維醫學影像對每一類組織的預設權重將各模態的三維分割結果加權融合，包括：按組織類別，將各模態的三維分割結果分別進行加權融合。
3.根據權利要求2所述的多模態組織分割方法，其特征在于，所述根據所述配準關系，結合各模態的三維醫學影像對每一類組織的預設權重將各模態的三維分割結果加權融合，進一步包括：
4.根據權利要求1所述的多模態組織分割方法，其特征在于，所述根據所述配準關系，結合各模態的三維醫學影像對每一類組織的預設權重將各模態的三維分割結果加權融合，包括：
5.根據權利要求4所述的多模態組織分割方法，其特征在于，所述通過模態加權的方式確定融合體素屬于每一組織類型的加權概率，包括：
6.根據權利要求1-5任一項所述的多模態組織分割方法，其特征在于，所述根據所述配準關系，結合各模態的三...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉文博，肖小揚，曠雅唯，
申請(專利權)人：華科精準北京醫療設備股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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