(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 202210544766.0 (22)申请日 2022.05.19 (71)申请人 北京深睿博 联科技有限责任公司 地址 100080 北京市海淀区海淀大街8号A 座21层A区 申请人 杭州深睿博 联科技有限公司 (72)发明人 徐兴歆　王淑欣　高杰临　刘小青　 俞益州　李一鸣　乔昕　 (74)专利代理 机构 北京天方智力知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11719 专利代理师 路远 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06V 10/42(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于混合感知的多阶段器官分割方法 及装置 (57)摘要 本发明提供一种基于混合感知的多阶段器 官分割方法及装置。 所述方法包括： 对大小为S0 的输入CT图像进行下采样， 得到大小为S1的图像 I1； 将I1输入第一 阶段分割网络得到第一分割 结 果， 将第一分割结果上采样到原始大小S0得到 Ro， 在Ro中确定包含所有器官的最小框； 从Ro中剪 裁所述最小框， 并将最小框内的图像下采样到大 小S2后输入到第二阶段分割网络得到第二分割 结果； 将第二分割结果上采样 到所述最小框的大 小后， 将其粘贴到所述最小框的位置。 本发明通 过采用两阶段图像 分割， 利用第一阶段的粗略分 割， 可除去大部分冗余信息， 减小整体计算量提 高运行速度； 利用基于混合 感知的第二阶段的精 细分割， 可提高图像分割的完整性和精度。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115115577 A 2022.09.27 CN 115115577 A 1.一种基于混合感知的多阶段器官分割方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 对大小为S0的输入CT图像进行 下采样， 得到大小为S1的图像I1； 将I1输入第一阶段分割网络得到第一分割结果， 将第一分割结果上采样到原始大小S0 得到Ro， 在Ro中确定包 含所有器官的最小框， 并记录其大小及位置； 从Ro中剪裁所述最小框， 并将最小框内的图像下采样到大小S2后输入到第二阶段分割 网络得到第二分割结果， 所述第二阶段分割网络包括用于提取局部特征和全局特征的混合 感知模块； 将第二分割结果上采样到所述 最小框的大小后， 将其粘贴到所述 最小框的位置 。 2.根据权利要求1所述的基于混合感知的多阶段器官分割方法， 其特征在于， 所述第 一 阶段分割网络为UNet网络， 第二阶段分割网络为加入了混合感知模块的UNet网络 。 3.根据权利要求2所述的基于混合感知的多阶段器官分割方法， 其特征在于， 所述混合 感知模块包括局部特 征提取模块、 全局特 征提取模块和特 征融合模块。 4.根据权利要求3所述的基于混合感知的多阶段器官分割方法， 其特征在于， 所述局部 特征提取模块包括： 一个3 ×3×3卷积块， 与所述卷积块输出端相连的三个分支， 与三个分 支的输出端相连的一个3 ×3×3卷积块； 第一个分支为一个3 ×3×3卷积块， 第二个分支包 括一个2×2×2的平均池化层和一个3 ×3×3卷积块， 第三个分支包括一个4 ×4×4的平均 池化层和一个3 ×3×3卷积块。 5.根据权利要求3所述的基于混合感知的多阶段器官分割方法， 其特征在于， 所述全局 特征提取模块包括： 一个3 ×3×3卷积块， 与所述卷积块输出端相连的三个分支， 与三个分 支的输出端相连的一个3 ×3×3卷积块； 第一个分支包括一个1 ×N2×N3平均池化层和一个3 ×1×1卷积块， 第二个分支包括一个 N1×1×N3平均池化层和一个1 ×3×1卷积块， 第三个分 支包括一个N1×N2×1平均池化层和一个1 ×1×3卷积块。 6.一种基于混合感知的多阶段器官分割装置， 其特 征在于， 包括： 下采样模块， 用于对大小为S0的输入CT图像进行 下采样， 得到大小为S1的图像I1； 第一分割模块， 用于将I1输入第一阶段分割网络 得到第一 分割结果， 将第一 分割结果上 采样到原 始大小S0得到Ro， 在Ro中确定包 含所有器官的最小框， 并记录其大小及位置； 第二分割模块， 用于从Ro中剪裁所述最小框， 并将最小框内的图像下采样到大小S2后输 入到第二阶段分割网络得到第二分割结果， 所述第二阶段分割网络包括用于提取局部特征 和全局特 征的混合感知模块； 图像粘贴模块， 用于将第二分割结果上采样到所述最小框的大小后， 将其粘贴到所述 最小框的位置 。 7.根据权利要求6所述的基于混合感知的多阶段器官分割 装置， 其特征在于， 所述第 一 阶段分割网络为UNet网络， 第二阶段分割网络为加入了混合感知模块的UNet网络 。 8.根据权利要求6所述的基于混合感知的多阶段器官分割 装置， 其特征在于， 所述混合 感知模块包括局部特 征提取模块、 全局特 征提取模块和特 征融合模块。 9.根据权利要求8所述的基于混合感知的多阶段器官分割 装置， 其特征在于， 所述局部 特征提取模块包括： 一个3 ×3×3卷积块， 与所述卷积块输出端相连的三个分支， 与三个分 支的输出端相连的一个3 ×3×3卷积块； 第一个分支为一个3 ×3×3卷积块， 第二个分支包 括一个2×2×2的平均池化层和一个3 ×3×3卷积块， 第三个分支包括一个4 ×4×4的平均权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115115577 A 2池化层和一个3 ×3×3卷积块。 10.根据权利要求8所述的基于混合感知的多阶段器官分割装置， 其特征在于， 所述全 局特征提取模块包括： 一个3 ×3×3卷积块， 与所述卷积块输出端相连的三个分支， 与三个 分支的输出端相连的一个3 ×3×3卷积块； 第 一个分支包括一个1 ×N2×N3平均池化层和一 个3×1×1卷积块， 第二个分支包括一个N1×1×N3平均池化层和一个1 ×3×1卷积块， 第三 个分支包括 一个N1×N2×1平均池化层和一个1 ×1×3卷积块。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115115577 A 3