一种骨折CT影像的多组织分割与三维渲染方法

本发明属于ct图像分割，尤其涉及一种骨折ct影像的多组织分割与三维渲染方法。

背景技术：

1、近年来，医学影像分析领域取得了显著的进展，多组织分割是医学影像分析的关键问题之一。在传统方法中，基于图像强度、边缘检测、区域生长等方法常被用于组织分割。然而，在存在复杂组织相互影响的情况下，这些方法往往面临挑战。为了解决这些问题，深度学习技术应运而生。国际上，u-net、segnet等卷积神经网络（cnn）架构在医学影像分割中取得了令人瞩目的成果。在国内，也涌现出一批基于深度学习的医学影像分割方法，为多组织分割任务提供了新的解决思路。

2、ising模型作为一个数学工具，近年来在医学影像分析领域也引起了研究者的兴趣。在传统的物理领域，ising模型被用于描述自旋的行为，而在医学影像中，其被应用于图像分割、边缘检测等任务。ising模型通过考虑像素之间的相互作用，采用数学物理的方式定义“作用力”，能够捕捉图像中的空间关系，从而在复杂图像中实现精准的分割。

3、尽管ai图像算法和ising模型在医学影像分析中分别展现出巨大潜力，但将它们融合起来以应对复杂问题的研究还相对较少。这种混合方法的概念近年来在多个领域中崭露头角，包括医学影像分析。通过将ai图像算法用于初步分割，然后将ising模型用于优化，利用两者的优势，实现更准确的多组织分割和3d渲染。

4、在骨折ct图像分析领域，准确的多组织分割和3d渲染尤为关键。当前，基于深度学习的方法在骨折ct图像分割和三维重建方面已经取得了一些进展，但仍存在一些挑战，例如对复杂骨折情况的处理和边界的准确提取。ising模型的引入可能为解决这些问题提供一种新的思路。

5、将骨折ct图像分割成不同的组织区域对于理解损伤程度和制定最佳干预措施至关重要。此外，将这些分割区域转化为三维图像可增强对骨折空间背景的理解。然而，骨折图像中复杂的组织边界和不同的灰度强度给传统的分割方法带来了巨大的障碍。因此，迫切需要一种全面的方法，能够有效地克服这些复杂性，并产生准确的多组织分割，同时实现三维渲染图像。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提出一种骨折ct影像的多组织分割与三维渲染方法，以实现骨折ct图像的多组织的精准分割和三维渲染。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种骨折ct影像的多组织分割与三维渲染方法，包括：

3、基于深度学习算法对骨折ct影像进行初步的组织分割，获取初步分割结果；

4、利用ising模型，对所述初步分割结果进行优化，获取最终的分割结果；

5、基于所述最终的分割结果进行三维渲染，生成可视化图像。

6、可选地，基于深度学习算法对所述骨折ct影像进行初步的组织分割包括：

7、构建既有骨折ct影像数据集；

8、基于所述既有骨折ct影像数据集对初始的深度学习模型进行训练，获取组织分割模型；

9、利用所述组织分割模型，对所述骨折ct影像进行初步的组织分割。

10、可选地，构建既有骨折ct影像数据集包括：

11、收集初始既有骨折ct影像数据；

12、对所述初始既有骨折ct影像数据，使用异常值探测算法去除噪声；

13、将去除噪声后的影像数据转换为统一的格式；

14、对转换格式后的影像数据进行插值与重采样，并调整图像数据尺寸至统一的空间尺寸。

15、可选地，构建所述既有骨折ct影像数据集后还包括：对所述数据集中的ct影像数据进行人工标注：

16、对所述ct影像数据进行组织区域的人工识别；

17、使用医学影像标注工具对每个组织区域进行边界标记，完成所述ct影像数据的初步标注；

18、在完成初步标注后，对所述ct影像数据的标注进行审核和修改，并对每一次标注添加注释。

19、可选地，基于所述既有骨折ct影像数据集对初始的深度学习模型进行训练包括：

20、按照准确率、召回率及f1值和工作曲线确定深度学习模型的最优参数。

21、可选地，基于ising模型，对所述初步分割结果进行优化包括：

22、基于ising模型，通过所述初步分割结果中像素之间的相互作用，捕捉图像数据中的空间关系，实现图像数据中组织边界的细化分割。

23、可选地，实现图像数据中组织边界的细化分割包括：

24、基于图像数据的特征初始化ising模型参数；其中，所述ising模型参数包括：体素能量、耦合强度和温度参数，所述ising模型参数用于表征不同组织在ct图像中的灰度强度差异；

25、将相邻像素之间的预设强度变化定义为高能量状态，用所述高能量状态表征不同解剖结构之间的组织边界；

26、通过迭代优化算法，调整像素间的耦合强度和体素能量，优化对组织边界捕捉，完成图像数据中组织边界的细化分割；其中迭代的过程遵循metropolis-hastings算法，利用所述温度参数和体素能量的随时间的变化量来指导搜索方向。

27、可选地，初始化所述ising模型参数还包括：

28、将图像数据的灰度强度的能量映射在ising模型中，将每个像素点的灰度强度映射为全局对象的能量，使得能量函数能够代表像素的实际物理特性，进而基于相邻像素间的能量差异来反映出组织边界的存在。

29、可选地，通过迭代优化算法，调整像素间的耦合强度和体素的影响强度，以优化对组织边界的捕捉包括：

30、在迭代过程中，根据能量变化情况调整参数，其中参数包括：体素间的耦合强度；

31、设置收敛条件，所述收敛条件为：迭代次数的上限或能量变化的阈值；

32、迭代完成后，评估分割效果，调整参数并重新运行迭代过程，直至达到预期的分割精度。

33、可选地，基于所述最终的分割结果进行三维渲染，生成可视化图像包括：

34、将所述最终的分割结果层叠起来，构建对应的三维模型；

35、对三维模型进行平滑和去噪处理；

36、对处理后的三维模型根据不同组织类型设置渲染参数和校正因子，所述渲染参数包括：颜色、透明度和纹理；

37、对渲染后的三维模型进行光照和阴影处理，生成可视化图像。

38、本发明具有以下有益效果：

39、提高分割准确性：通过结合人工智能图像算法和ising模型，能够更准确地识别和分割骨折ct图像中的多种组织。ai算法在全局识别上的高效性，与ising模型在捕捉细节和边界上的精准性相结合，提高了分割的准确率。

40、三维重建的增强：能够将二维ct图像转换为高质量的三维图像，提供对骨折及其周围组织的更深入的空间理解。

41、处理复杂情况的能力：对于复杂和不规则的骨折，传统方法可能难以有效处理。本发明通过先进的算法，可以更好地处理这些复杂情况，提供更准确的分析。

42、计算效率的提升：尽管ising模型在处理细节上非常有效，但可能计算量大。结合ai算法可以减少必要的迭代次数，从而在保持精准度的同时提高计算效率。

43、灵活性和适应性：该方案可以根据不同的应用需求进行调整，如针对不同类型的骨折或组织进行优化，从而具有更广泛的应用潜力。