(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221074714 4.8 (22)申请日 2022.06.28 (71)申请人 南京佗道医疗科技有限公司 地址 210000 江苏省南京市雨 花台区大周 路34号3幢 (72)发明人 沈林鹏　 (74)专利代理 机构 南京瑞弘专利商标事务所 (普通合伙) 32249 专利代理师 梁天彦 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/28(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种基于三维影 像的脊柱分割方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于三维影像的脊柱分 割方法， 包括步骤： 获取包含脊柱的正侧位数字 重建放射影像； 对所述正侧位数字重建放射影像 进行分割得到各节脊柱区域图像与非脊柱区域 图像； 获取所述脊柱区域图像中各节 脊柱的最小 外接矩形， 并根据其中心点得到三维影像中各节 脊柱的空间关键点； 以所述各节 脊柱的空间关键 点作为中心， 以设定柱状体形式对三维影像沿脊 柱高度方向进行分段切割得到各节脊柱分段切 片图像； 将各节脊柱分段切片图像进行拼接得到 三维影像中脊柱的分割结果。 本发明结合2D数字 重建放射影像为输入， 最终结果准确度更高， 且 预测耗时大大减小， 在相同硬件配置上， 算法推 理速度更 快。 权利要求书1页 说明书4页 附图5页 CN 115082680 A 2022.09.20 CN 115082680 A 1.一种基于三维影 像的脊柱分割方法， 其特 征在于： 包括 步骤： 获取包含脊柱的正侧位数字 重建放射影像； 对所述正侧位数字 重建放射影像进行分割得到各节脊柱区域图像与非脊柱区域图像； 获取所述各节脊柱区域图像中脊柱的最小外接矩形， 并根据其中心点得到三维影像中 各节脊柱的空间关键点； 以所述各节脊柱的空间关键点作为中心， 以设定柱状体形式对三维影像沿脊柱高度方 向进行分段切割得到各节脊柱分段切片图像； 将各节脊柱分段切片图像进行拼接得到三维影 像中脊柱的分割结果。 2.根据权利要求1所述的基于三维影像的脊柱分割方法， 其特征在于： 所述获取所述各 节脊柱区域图像中脊柱的最小外 接矩形具体为： 根据分割得到正侧位数字重建放射影像中所述各节脊柱区域图像的各像素点的坐标， 以该节脊柱的像素点在对应影像的二维坐标系的两个坐标轴中的最大坐标差值作为最小 外接矩形的长与宽， 据此 得到各节脊柱区域图像中脊柱的最小外 接矩形。 3.根据权利要求1或2所述的基于三维影像的脊柱分割方法， 其特征在于： 根据所述最 小外接矩形的中心点基于最小二乘法计算得到三维影 像中各节脊柱的空间关键点。 4.根据权利要求2所述的基于三维影像的脊柱分割方法， 其特征在于： 根据分割得到正 侧位数字 重建放射影像中所述各节脊柱区域图像的各像素点的坐标包括以下步骤： 根据各节脊柱区域图像与非脊柱区域图像的像素级别进行像素分割， 并对像素分割得 到的各节脊柱 区域图像作二值化掩膜处理， 得到各节脊柱 区域图像的像素矩阵， 据此得到 各节脊柱区域图像的各像素点的坐标。 5.根据权利要求1所述的基于三维影像的脊柱分割方法， 其特征在于： 对所述正侧位数 字重建放射影像进行分割采用的是2D神经网络模型， 通过若干2D脊柱图像进行训练得到 。 6.根据权利要求1所述的基于三维影像的脊柱分割方法， 其特征在于： 所述设定柱状体 为长方体， 所述长方体的长、 宽、 高方向分别对应人体左右、 前后和高度方向， 且均大于各节 脊柱中在对应方向的最大尺寸。 7.根据权利要求1所述的基于三维影像的脊柱分割方法， 其特征在于： 在对三维影像沿 脊柱高度方向进 行分段切割后， 对得到各节脊柱分段切片图像进 行二值化处理得到单节脊 柱切片图像的3D掩膜， 以得到的单节脊柱切片图像的3D掩膜进 行拼接得到三 维影像中脊柱 的分割结果。 8.根据权利要求1所述的基于三维影像的脊柱分割方法， 其特征在于： 对三维影像分割 得到的各节 脊柱分段切片图像采用3D分割模 型， 所述3D分割模型采用3D脊柱图像中标注各 节脊柱作为样本进行训练。 9.根据权利要求1所述的基于三维影像的脊柱分割方法， 其特征在于： 所述获取包含脊 柱的正侧位数字 重建放射影像采用如下 方式： 通过输入的包含脊柱的三维影像生成正侧位数字重建放射影像， 或者直接输入包含脊 柱的正侧位数字 重建放射影像。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115082680 A 2一种基于三维影像的 脊柱分割方 法 技术领域 [0001]本发明涉及图像处 理技术领域， 尤其涉及一种基于三维影 像的脊柱分割方法。 背景技术 [0002]目前常见医疗影像分割主要采用传统算法来完成， 例如阈值法、 区域增长法等。 传 统算法对 特征设计要求比较高， 算法建模难度比较大， 且算法模型鲁棒性差， 算法耗时也较 长。 [0003]在医疗脊柱手术机器人上， 为了准确完成对脊柱术中穿刺 导航， 要求准确 分割出 各节脊柱所在区域， 而且要求每节脊柱具备不同的实例信息， 因此需要对人体脊柱进行3D 分割， 但是存在以下困难： [0004](1)医疗影像较复杂， 各节脊柱间边界不清晰， 各节脊柱之间相对相似， 对检测 所 受干扰性比较大； [0005](2)各节脊柱3D分割时要求边界严格分开， 不能存在重叠现象， 对分割精度要求较 高； [0006](3)要求各节脊柱满足准确分类信息， 由于各节脊柱相似， 对分类难度较大。 发明内容 [0007]发明目的： 本 发明针对上述不足， 提出一种基于三维影像的脊柱分割方法， 可以大 大提高分割效率和分割准确度。 [0008]技术方案： [0009]一种基于三维影 像的脊柱分割方法， 包括 步骤： [0010]获取包含脊柱的正侧位数字 重建放射影像； [0011]对所述正侧位数字重建放射影像进行分割得到各节脊柱区域图像与非脊柱区域 图像； [0012]获取所述各节脊柱区域图像中脊柱的最小外接矩形， 并根据其中心点得到三维影 像中各节脊柱的空间关键点； [0013]以所述各节脊柱的空间关键点作为中心， 以设定柱状体形式对三维影像沿脊柱高 度方向进行分段切割得到各节脊柱分段切片图像； [0014]将各节脊柱分段切片图像进行拼接得到三维影 像中脊柱的分割结果。 [0015]所述获取 所述各节脊柱区域图像中脊柱的最小外 接矩形具体为： [0016]根据分割得到正侧位数字重建放射影像中所述各节脊柱区域图像的各像素点的 坐标， 以该节脊柱的像素点在 对应影像的二 维坐标系的两个坐标轴中的最大坐标差值作为 最小外接矩形的长与宽， 据此 得到各节脊柱区域图像中脊柱的最小外 接矩形。 [0017]根据所述最小外接矩形的中心点基于最小二乘法计算得到三维影像中各节脊柱 的空间关键点。 [0018]根据分割得到正侧位数字重建放射影像中所述各节脊柱区域图像的各像素点的说　明　书 1/4 页 3 CN 115082680 A 3