(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 202210896276.7 (22)申请日 2022.07.28 (71)申请人 上海品课信息科技有限公司 地址 201203 上海市浦东 新区自由贸易试 验区芳春路40 0号1幢3层 (72)发明人 邱峰　邱俊达　 (74)专利代理 机构 上海拾聿专利代理事务所 (普通合伙) 31487 专利代理师 黄宇 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/10(2017.01) G06T 19/20(2011.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/74(2022.01)G16H 30/40(2018.01) G16H 50/20(2018.01) G16H 50/70(2018.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 三维医疗影像的切割方法、 电子设备及存储 介质 (57)摘要 本申请涉及医疗图像处理技术领域， 提出一 种三维医疗影像的切割方法、 电子设备及存储介 质， 本申请的三维医疗影像的切割方法包括， 获 取与目标病例对应的相似病例， 及相似病例对应 的切割信息， 获取目标病例的历史三维医疗影像 对应的历史切割信息， 基于相似切割信息及历史 切割信息确定的第一切割指引； 基于预先训练的 神经网络对目标病例的当前三维医疗影像进行 处理， 得到第二切割指引； 基于第一切割指引、 第 二切割指引分别对目标病例的当前三维医疗影 像进行沿正交的切割方向或者沿任意角度的切 割方向进行切割， 得到具有医疗诊断意义的切割 平面图。 提高了对医疗影像切割得准确性及效 率， 进而辅助医疗 诊断。 权利要求书3页 说明书12页 附图3页 CN 115100189 A 2022.09.23 CN 115100189 A 1.一种三维医疗影 像的切割方法， 其特 征在于， 包括： 获取与目标病例对应的相似病例， 及所述相似病例的相似医疗影像对应的相似切割信 息； 获取所述目标病例的历史三维医疗影 像对应的历史切割信息； 基于所述相似切割信息及所述历史切割信息确定的第一切割指引； 基于预先训练 的神经网络对目标病例的当前三维医疗影像进行处理， 得到第 二切割指 引， 其中， 所述神经网络是基于不同类型的医疗数据训练得到， 且针对不同类型的医疗数据 基于不同的网络模型及训练参数进行训练； 基于所述第 一切割指引、 所述第 二切割指引分别对所述目标病例的当前三维医疗影像 进行沿正交的切割方向或者沿任意角度的切割方向进 行切割， 得到具有医疗诊断意义的切 割平面图。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 判断是否存在与所述目标病例对应的相似病例， 当存在与所述目标病例对应的相似病 例时， 利用基于所述相似病例对应的病例 信息训练得到的神经网络对所述目标病例的三 维 医疗影像进行处 理， 得到相似切割指引， 所述相似切割指引中包括相似切割信息； 判断所述目标病例是否存在历史三维医疗影像， 当存在与所述目标病例对应的历史三 维医疗影像时， 利用基于所述同一个病例的不同病情阶段的切割信息训练得到的神经网络 对所述目标病例的三维医疗影像进行处理， 得到历史切割指引， 所述历史切割指引中包括 历史切割信息； 基于所述相似切割信息及所述历史切割信息确定的第一切割指引。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述三维医疗影像的切割方法中包括一个 用于影像类型识别的模块， 所述影像类型识别模块用于对所述目标病例的三 维医疗影像进 行检测识别， 得到所述 三维医疗影 像对应的影 像类型； 基于识别 到的所述影像类型判断是否存在与所述目标病例对应的相似病例， 及所述目 标病例是否存在历史三维医疗影 像； 当存在与所述目标病例对应的相似病例时， 开启基于所述相似病例对应的病例信 息训 练得到的神经网络对所述 目标病例的三维医疗影像进行处理， 得到相似切割指引， 当不存 在与所述目标病例对应的相似病例时， 关闭基于所述相似病例对应的病例 信息训练得到的 神经网络对所述目标病例的三维医疗影 像进行处 理的步骤； 当存在与所述目标病例对应的历史切割信 息时， 开启基于所述同一个病例的不同病情 阶段的切割信息训练得到的神经网络对所述目标病例的三维医疗影像进 行处理， 得到历史 切割指引， 当不存在与所述 目标病例对应的历史切割信息时， 关闭基于所述同一个病例的 不同病情阶段 的切割信息训练得到的神经网络对所述目标病例的三维医疗影像进行处理 的步骤。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第一切割指引、 所述第二切 割指引分别对所述目标病例的当前三维医疗影像进行沿正交的切割方向或者沿任意角度 的切割方向进行切割， 得到具有医疗诊断意 义的切割平面图， 包括： 基于所述第一切割指引、 所述第二切割指引在所述当前三维医疗影像中确定参考点， 基于所述参考点确定垂 直于三维坐标轴的平面， 形成三个互相正交的具有诊断意义的断面权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115100189 A 2图像， 所述断面图像至少包括横截面、 冠状面及矢状面； 或者， 基于所述第 一切割指引、 所述第 二切割指引在所述当前三维医疗影像中确定任意方位 的平面， 确定所述平面对应的法向量和内点， 基于所述法向量及所述内点对所述三维医疗 影像进行任意角度的平面切割 得到具有诊断意义的切割面的图像信息， 其中， 所述内点的 坐标为(x0， y0， z0)， 所述平面的法向量 为n(a1， a2， a3)， 满足a1(x‑x0)+a2(y‑y0)+a3(z‑z0)。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述法向量基于所述平面的方向角确定， 所述方向角包括α、 β 、 Y， 且0≤α ≤π， 且0≤β ≤π， 且0≤γ≤π， 若三维坐标原点为O， 则向量OP 的 方 向 余 弦 为 c o sα、c o sβ、c o s γ ，法 向 量 n ＝ ( a1，a2，a3) ，则 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 沿着所述法向量的方向移动所述初始平面， 以预设的移动距离b移动得到移动后的切 割平面， 对于任意一点 m(x′， y′， z′)， 平移b距离后对应的m ′(x0， y0， z0)， 则x′＝x+b*co sα， y′ ＝y+b*cosβ， z′＝z+b*cosγ。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取与目标病例对应的相似病例， 及 所述相似病例对应的切割信息， 获取所述目标病例的历史三 维医疗影像对应的历史切割信 息， 基于所述相似切割信息及所述历史切割信息确定的第一切割指引， 包括： 获取所述目标病例的医疗数据， 所述医疗数据中包括所述目标病例的病例信息、 历史 三维医疗影 像及当前三维医疗影 像； 从医疗数据库中获取与所述目标病例的医疗数据相似的相似医疗数据； 基于所述相似医疗数据的历史切割信息及所述目标病例的历史切割信息得到第一切 割指引。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述三维医疗影像是基于二维医疗图像切 片数据构建而成的； 所述神经网络的训练步骤， 包括： 获取人体不同部位对应的三维医疗影像， 及同一个部位处不同采样参数对应的三维医 疗影像， 及各所述三维医疗影 像对应的历史切割信息； 基于各所述三维医疗影像及各所述三维医疗影像对应的历史切割信息训练得到人体 不同部位对应的神经网络， 当需要对人体不同部位对应的三维医疗影像进行切割时， 选择 对应类型的神经网络进行处 理以得到对应的第二切割指引。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述三维医疗影像是基于二维医疗图像切 片数据构建而成的； 所述基于预先训练的神经网络对目标病例的当前三 维医疗影像进 行处 理， 得到第二切割指引包括： 基于获取到的二维医疗影像， 及所述二维医疗影像对应的历史切割信息进行模型训 练， 得到二维的神经网络模型； 获取所述三维医疗影像， 基于训练好的二维的神经网络模型对所述三维医疗影像 中的 所述二维医疗影 像进行处 理， 得到每一个所述 二维医疗影 像对应的第二切割指引； 基于各所述二维医疗影像对应的所述第二切割指引确定所述三维医疗影像对应的所权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115100189 A 3