(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 202210854578.8 (22)申请日 2022.07.15 (71)申请人 四川大学 地址 610000 四川省成 都市一环路南 一段 24号 (72)发明人 刘彦　余慧　张意　 (74)专利代理 机构 成都行之智 信知识产权代理 有限公司 5125 6 专利代理师 张宽 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 微小实性异生组织的分割方法、 系统、 电子 设备及介质 (57)摘要 本发明涉及图像中目标检测领域， 公开了一 种微小实性异生组织的分割方法， 包括： S1、 通过 特征提取网络提取医学影像图片的浅层特征图； S2、 获取所述浅层特征图的关键区域， 并生成基 于所述关键区域的关于待检测目标的先验框； S3、 根据生成的所述先验框进行分类并回归， 最 终得到关于待检测目标的检测框； S4、 对得到的 检测框的感兴趣区域进行提取； S5、 对得到的所 述感兴趣区域进行语义分割， 以得到待检测目标 的轮廓， 从而完成对待检测目标的分割， 本发明 还公开了一种微小实性异生组织的分割系统、 电 子设备及介质。 本发明极大的提高了小目标的检 测性能。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115170802 A 2022.10.11 CN 115170802 A 1.一种微小实性异生组织的分割方法， 其特 征在于， 包括： S1、 通过特征提取网络提取医学影 像图片的浅层特 征图； S2、 获取所述浅层特征图的关键区域， 并生成基于所述关键区域的关于待检测目标的 先验框； S3、 根据生成的所述先验框进行分类并回归， 最终得到关于待检测目标的检测框； S4、 对得到的检测框的感兴趣区域进行提取； S5、 对得到的所述感兴趣区域进行语义分割， 以得到待检测目标的轮廓， 从而完成对待 检测目标的分割。 2.根据权利要求1所述的一种微小实性异生组织的分割方法， 其特征在于， 所述浅层特 征图为第一层特 征图和/或第二层特 征图。 3.根据权利要求1所述的一种微小实性异生组织的分割方法， 其特征在于， S2中， 获取 所述浅层特 征图的关键区域的具体公式为： h(i， j， l)＝sigmoid(conv(max(sum(max(f(0， N， K)： f(i， N， K))， max(f(i， N， K)： f(M， N， K)))， sum(max(f(M， 0， K)： f(M， j， K))， max(f(M， j， K)： f(M， N， K)))， sum(max(f(M， N， 0)： f(M， N， l))， max(f(M， N， l)： f(M， N， K)))))； 其中， (i， j， l)为在关键区域热图H(M， N， K)的位置的三维坐标， sigmoid( ·)为sigmoid函 数， conv(·)为三维卷积算子， sum( ·)为求和， max( ·)为求取最大值， f(·)为在浅层特征图 F(M， N， K)上的元素， M、 N、 K分别为浅层特 征图在三维坐标 上的尺寸。 4.根据权利要求3所述的一种微小实性异生组织的分割方法， 其特征在于， S2中， 生成 基于所述关键区域的关于待检测目标的先验框的具体步骤为： S2.1、 选择关键区域热图中最大的前k个位置作为关键点， 并将每个关键点的邻域定义 为关键区域； S2.2、 针对每个所述关键点产生C个先验框， 每个所述先验框的体积为浅层特征图的尺 寸M×N×K和比例系数rc乘积。 5.根据权利要求4所述的一种针对微小实性异生组织的精细 分割方法， 其特征在于， 所 述比例系数 具体为： 6.根据权利要求1 ‑5任一所述的一种微小实性异生组织的分割方法， 其特征在于， S3 中， 根据生成的所述先验框进行分类并回归的具体步骤为： S3.1、 通过softmax函数对得到的所述先验框进行分类， 并对分类后的所述先验框进行 判断， 判断所述先验框是否包 含被测目标； S3.2、 通过回归分析对包含被测目标的所述先验框的大小和位置进行调整， 最终获得 检测框。 7.根据权利要求1所述的一种微小实性异生组织的分割方法， 其特征在于， S4、 对得到 的检测框的感兴趣区域进 行提取的具体步骤为： 提取所述医学影像图片中的检验框覆盖范 围内的区域作为感兴趣区域。 8.一种微小实性异生组织的分割 系统， 其特 征在于， 包括： 特征提取模块： 用于提取医学影 像图片的浅层特 征图； 3D关键点检测模块： 用于获取所述浅层特征图的关键区域， 并生成基于所述关键区域权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115170802 A 2的关于待检测目标的先验框； 检测框生成模块： 用于根据生成的所述先验框进行分类并回归， 最终得到关于待检测 目标的检测框； 感兴趣区域 提取模块： 用于对得到的检测框的感兴趣区域进行提取； 3D语义分割模块： 用于对得到的所述感兴趣区域进行语义分割， 以得到待检测目标的 轮廓， 从而完成对待检测目标的分割。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括至少一个处理器， 以及与 所述至少一个处理器通信 连接的存储器； 其中， 所述存储器存储有 可被所述至少一个处理器执行的指 令， 所述指 令被 所述至少一个处理器执行， 以使 所述至少一个处理器能够执行如权利要求 1至8中任一所述 的一种微小实性异生组织的分割方法。 10.一种存储介质， 存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执行时 实现权利要求1至8中任一项所述的一种微小实性异生组织的分割方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115170802 A 3