CN111724360B - 一种肺叶分割方法、装置和存储介质 - Google Patents

一种肺叶分割方法、装置和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种肺叶分割方法、装置和存储介质，涉及医学图像处理领域，一种肺叶分割方法，包括：获取呼吸过程中多时刻的肺图像；确定所述多时刻的肺图像中的待分割肺图像，所述待分割图像以外的肺图像作为第一肺图像；利用至少一个第一肺图像对所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像，所述至少两个第一肺图像包括至少一个在所述待分割图像之前时刻的肺图像以及/或至少一个在所述待分割图像之后时刻的肺图像；利用预设肺叶分割模型对所述融合肺图像进行分割，得到所述待分割肺图像的肺叶图像。以解决目前肺(叶)的特征信息不足，导致分割效果差的问题。

Description

一种肺叶分割方法、装置和存储介质
技术领域
本发明涉及医学图像处理领域，具体说是一种肺叶分割方法、装置和存储介质。
背景技术
肺上端钝圆叫肺尖，向上经胸廓上口突入颈根部，底位于膈上面，对向肋和肋间隙的面叫肋面，朝向纵隔的面叫内侧面，该面中央的支气管、血管、***和神经出入处叫肺门，这些出入肺门的结构，被***包裹在一起叫肺根。左肺由斜裂分为上、下二个肺叶，右肺除斜裂外，还有一水平裂将其分为上、中、下三个肺叶。
目前，无论是采用传统机器学习还是深度学习进行分割肺叶，都是依据肺(叶)的特征进行分类，因此肺(叶)的特征尤其重要，如果一个肺(叶)的特征信息足够多，这样就会使得分类器更好地学习以及分类，更好地完成肺叶分割。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种肺叶分割方法、装置和存储介质，以解决目前肺(叶)的特征信息不足，导致分割效果差的问题。
第一方面，本发明提供一种肺叶分割方法，包括：
获取呼吸过程中多时刻的肺图像；
确定所述多时刻的肺图像中的待分割肺图像，所述待分割图像以外的肺图像作为第一肺图像；
利用至少一个第一肺图像对所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像，所述至少两个第一肺图像包括至少一个在所述待分割图像之前时刻的肺图像以及/或至少一个在所述待分割图像之后时刻的肺图像；
利用预设肺叶分割模型对所述融合肺图像进行分割，得到所述待分割肺图像的肺叶图像。
优选地，所述利用所述至少两个第一肺图像对所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像的方法，包括：
执行所述至少一个第一肺图像到所述待分割肺图像的配准操作，得到待融合肺图像；
将所述待融合肺图像及所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像；
以及/或，
所述确定所述多时刻的肺图像中某一时刻的待分割肺图像的方法，包括：
计算所述多时刻的肺图像中的肺体积，确定所述肺体积最大的肺图像为所述待分割肺图像。
优选地，所述将所述待融合肺图像及所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像的方法，包括：
确定所述待融合肺图像的权重值；
根据所述权重值及所述待融合肺图像得到权重肺图像；
对所述权重肺图像与所述待分割肺图像进行融合，得到所述融合肺图像；
以及/或，
所述确定所述多时刻的肺图像中某一时刻的待分割肺图像的方法，还包括：
在计算所述多时刻的肺图像中的肺体积之前，分别提取所述多时刻的肺图像的左肺和右肺，分别计算所述多时刻的肺图像中所述左肺的第一体积和右肺的第二体积，分别根据所述第一体积及所述第二体积计算所述多时刻的肺图像中的肺体积。
优选地，所述确定所述待融合肺图像的权重值的方法，包括：确定所述待融合肺图像的配准点，确定所述配准点的权重值大于非配准点的权重值，所述配准点以外的特征点为非配准点；
以及/或，
所述对所述权重肺图像与所述待分割肺图像进行融合，得到所述融合肺图像的方法，包括：对所述权重肺图像和所述待分割肺图像执行加和处理，得到所述融合肺图像；
以及/或，
所述对所述权重肺图像与所述待分割肺图像进行融合，得到所述融合肺图像的方法，包括：利用第一预设神经网络对所述将所述待融合肺图像及所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像。
优选地，所述执行所述至少一个第一肺图像到所述待分割肺图像的配准操作，得到待融合肺图像的方法，包括：
从所述至少两个第一肺图像以及所述待分割图像中的相同位置提取图像，得到所述相同位置提取的图像形成的肺运动序列图像；
分别计算所述肺运动序列图像中相邻图像的肺位移，根据所述肺位移执行所述至少一个第一肺图像到所述待分割肺图像的配准操作；
以及/或，
所述肺叶分割方法，还包括：所述预设肺叶分割模型至少为2个，将所述预设肺叶分割模型得到的肺叶分割图像的特征进行融合得到融合特征，对所述融合特征进行分类处理得到最终的肺叶图像。
优选地，所述从所述至少两个第一肺图像以及所述待分割图像中的相同位置提取图像，得到所述相同位置提取的图像形成的肺运动序列图像的方法，包括:
确定所述多时刻的肺图像的层数；
根据所述层数确定所述至少两个第一肺图像以及所述待分割图像在相同位置的肺图像；
根据所述多时刻的在相同位置的肺图像得到所述肺运动序列图像；
以及/或，
所述分别计算所述肺运动序列图像中相邻图像的肺位移的方法，包括：
分别确定所述肺运动序列图像中相邻图像的第一正向光流；
分别根据所述第一正向光流确定所述相邻图像的肺位移；
以及/或，
所述将所述预设肺叶分割模型得到的肺叶分割图像的特征进行融合得到融合特征的方法，包括：
分别对所述预设肺叶分割模型得到的所述肺叶分割图像进行拼接得到拼接特征，将所述拼接特征输入第二预设神经网进行卷积操作得到所述融合特征。
优选地，所述分别计算所述肺运动序列图像中相邻图像的肺位移的方法，还包括：
分别确定所述第一正向光流对应的第一反向光流；
分别根据所述第一反向光流以及所述第一反向光流确定所述相邻图像的肺位移；
以及/或，
所述分别计算所述肺运动序列图像中相邻图像的肺位移的方法，还包括：分别对所述第一正向光流和第一反向光流执行光流优化处理，得到与各所述第一正向光流对应的第二正向光流，以及与各所述第一反向光流对应的第二反向光流；分别根据所述第二正向光流以及所述第二反向光流确定所述相邻图像的肺位移。
优选地，所述分别根据所述第一反向光流以及所述第一反向光流确定所述相邻图像的肺位移的方法，包括：
分别对所述第二正向光流以及所述第二反向光流进行运算，得到矫正光流；
分别根据所述矫正光流确定所述相邻图像的肺位移。
优选地，所述分别对所述第一正向光流和第一反向光流执行光流优化处理，得到与各所述第一正向光流对应的第二正向光流，以及与各所述第一反向光流对应的第二反向光流的方法，包括:
连接各所述第一正向光流得到第一连接光流，以及连接各所述第一反向光流得到第二连接光流；
分别对所述第一连接光流和第二连接光流执行N次光流优化处理，得到所述第一连接光流对应的第一优化光流，以及第二连接光流对应的第二优化光流；
根据所述第一优化光流得到每个第一正向光流对应的第二正向光流，以及根据所述第二优化光流得到每个第一反向光流对应的第二反向光流；
其中，N为大于或者等于1的正整数。
优选地，所述分别对所述第一连接光流和第二连接光流执行N次光流优化处理，包括：
对所述第一连接光流和第二连接光流执行第一次光流优化处理，得到所述第一连接光流对应的第一优化子光流，以及第二连接光流对应的第一优化子光流；以及
分别对所述第一连接光流和所述第二连接光流的第i优化子光流执行第i+1次光流优化处理，得到所述第一连接光流对应的第i+1优化子光流，以及第二连接光流对应的第i+1优化子光流；
其中，i为大于1且小于N的正整数；通过第N次优化处理，将得到的所述第一连接光流的第N优化子光流确定为所述第一优化光流，以及将得到的所述第二连接光流的第N优化子光流确定为所述第二优化光流；各次光流优化处理包括残差处理和上采样处理。
优选地，根据所述多时刻的肺叶图像的正向时间顺序，确定所述肺运动序列图像中相邻图像的所述第一正向光流，以及根据多时刻的肺叶图像的反向时间顺序，确定所述肺运动序列图像中相邻图像的所述第一反向光流。
第二方面，本发明提供一种肺叶分割装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取呼吸过程中多时刻的肺图像；
确定单元，用于确定所述多时刻的肺图像中的待分割肺图像，所述待分割图像以外的肺图像作为第一肺图像；
融合单元，用于利用至少一个第一肺图像对所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像，所述至少两个第一肺图像包括至少一个在所述待分割图像之前时刻的肺图像以及/或至少一个在所述待分割图像之后时刻的肺图像；
分割单元，用于利用预设肺叶分割模型对所述融合肺图像进行分割，得到所述待分割肺图像的肺叶图像。
第三方面，本发明提供一种存储介质，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述的方法，包括：
获取呼吸过程中多时刻的肺图像；
确定所述多时刻的肺图像中的待分割肺图像，所述待分割图像以外的肺图像作为第一肺图像；
利用至少一个第一肺图像对所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像，所述至少两个第一肺图像包括至少一个在所述待分割图像之前时刻的肺图像以及/或至少一个在所述待分割图像之后时刻的肺图像；
利用预设肺叶分割模型对所述融合肺图像进行分割，得到所述待分割肺图像的肺叶图像。
本发明至少具有如下有益效果：
本发明提供一种肺叶分割方法、装置和存储介质，以解决目前肺(叶)的特征信息不足，导致分割效果差的问题。
附图说明
通过以下参考附图对本发明实施例的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优点更为清楚，在附图中：
图1是本发明实施例一种肺叶分割方法的流程示意图。
具体实施方式
以下基于实施例对本发明进行描述，但是值得说明的是，本发明并不限于这些实施例。在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。然而，对于没有详尽描述的部分，本领域技术人员也可以完全理解本发明。
此外，本领域普通技术人员应当理解，所提供的附图只是为了说明本发明的目的、特征和优点，附图并不是实际按照比例绘制的。
同时，除非上下文明确要求，否则整个说明书和权利要求书中的“包括”、“包含”等类似词语应当解释为包含的含义而不是排他或穷举的含义；也就是说，是“包含但不限于”的含义。
本公开实施例提供的肺叶分割方法的执行主体可以为任意的图像处理装置，例如肺叶分割方法可以由终端设备或服务器执行，其中，终端设备可以为用户设备(UserEquipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理(PersonalDigital Assistant，PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。服务器可以为本地服务器或者云端服务器。在一些可能的实现方式中，该肺叶分割方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。
图1是本发明实施例一种肺叶分割方法的流程示意图。如图1所示，一种肺叶分割方法，包括：步骤101：获取呼吸过程中多时刻的肺图像；步骤102：确定所述多时刻的肺图像中的待分割肺图像，所述待分割图像以外的肺图像作为第一肺图像；步骤103：利用至少一个第一肺图像对所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像，所述至少两个第一肺图像包括至少一个在所述待分割图像之前时刻的肺图像以及/或至少一个在所述待分割图像之后时刻的肺图像；步骤104：利用预设肺叶分割模型对所述融合肺图像进行分割，得到所述待分割肺图像的肺叶图像。以解决目前肺(叶)的特征信息不足，导致分割效果差的问题。
步骤101：获取呼吸过程中多时刻的肺图像。
在本公开实施例中，获取呼吸过程中多时刻的肺图像可以为吸气过程中的多时刻的肺图像，或呼吸过程中的多时刻的肺图像，或吸气及呼吸过程中的多时刻的肺图像；上述多时刻的肺叶图像为同一患者在在呼气和/或吸气过程中的多个时刻分别获得的多时刻的肺图像。本公开实施例中的时刻可以表示为一个时间段，即采集一组肺图像的时间信息。具体的采集过程，可以按照影像医生的指导进行；例如，在呼吸过程中，可以在深吸气的时刻采集至少一套肺图像，也可以在深呼气的时刻采集至少一套肺图像，在平静状态下采集至少一套肺图像，其中平静状态为正常呼气后采集的一套肺图像。又例如，在呼吸到呼气过程中，让患者在吸气或者呼气阶段的不同时刻进行屏住呼吸，以采集多时刻的肺图像。
分割结果可以包括识别出的肺图像中的各个分区(肺叶)对应的位置信息。例如，肺图像可以包括五个肺叶区域，分别为右上叶、右中叶、右下叶、左上叶和左下叶，得到分割结果中可以包括上述五个肺叶在肺图像中分别所在的位置信息。本公开实施例可以通过掩码特征的方式表示分割结果，也就是说，本公开实施例得到的分割结果可以是表示为掩码形式的特征，例如，本公开实施例可以为上述五个肺叶区域分别分配唯一对应的掩码值，如1、2、3、4和5，每个掩码值形成的区域即为相应的肺叶所在的位置区域。上述掩码值仅为示例性说明，在其他实施例中也可以配置其他的掩码值。
在一些可能的实施方式中，本公开实施例可以通过拍摄CT(ComputedTomography，计算机断层影像)的方式得到在多时刻的肺图像。具体方法，包括：确定所述多时刻的肺叶图像的扫描层数、层厚以及层间距离；按照所述扫描层数、层厚以及层间距离采集所述多时刻的肺图像。其中，本公开实施例得到肺图像由多层图像构成，可以看成三维图像结构。
在一些可能的实施方式中，可以从其他的电子设备或者服务器中请求获取多时刻的肺图像，即可以得到多套肺图像，每套肺图像对应于一个时刻，多套肺图像构成多个时刻的肺图像。另外，本公开实施例中，为了减少其他特征的影像，可以在获得肺图像的情况下，对肺图像执行肺实质分割处理，确定出肺图像中的肺区域所在的位置，并利用该位置区域的图像作为肺图像执行后续处理。其中肺实质分割可以根据现有方式获得，例如通过深度学习神经网络，或者也可以通过肺实质分割算法实现，本公开对此不作具体限定。
步骤102：确定所述多时刻的肺图像中的待分割肺图像，所述待分割图像以外的肺图像作为第一肺图像。
在一些可能的实施方式中，可以将多时刻的肺图像中任意一个时刻的肺图像确定为待分割肺图像，或者也可以接收输入的时刻信息，将该时刻信息对应的肺图像确定为待分割肺图像。
或者，在本公开实施例中，所述确定所述多时刻的肺图像中的待分割肺图像，所述待分割图像以外的肺图像作为第一肺图像的方法，也可以包括：分别计算所述多时刻的肺图像中各肺图像的肺体积，确定所述肺体积最大的肺图像为所述待分割肺图像。
也就是说，本公开实施例中，可以将肺体积最大的肺图像确定为待分割肺图像，从而可以更充分的体现肺叶特征，提高肺叶分割精度。
在本公开实施例中，所述确定所述多时刻的肺图像中的待分割肺图像，所述待分割图像以外的肺图像作为第一肺图像的方法，还包括：在计算所述多时刻的肺图像中的肺体积之前，分别提取所述多时刻的肺图像的左肺和右肺，分别计算所述多时刻的肺图像的所述左肺的第一体积和右肺的第二体积，分别根据所述第一体积及所述第二体积计算所述多时刻的肺图像中的肺体积。具体地说，所述多时刻的肺图像中的肺体积为各自的所述左肺的第一体积和右肺的第二体积之和。其中，可以利用肺实质提取算法或者用于肺实质分割的神经网络执行上述左右肺的提取，得到左右肺区域。计算左、右肺体积可以分别利用肺图像的每层图像中提取的左、右肺的面积之和得到。本领域技术人员也可以利用其它方式计算，本公开对此不作具体限定。
步骤103：利用至少一个第一肺图像对所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像，所述至少两个第一肺图像包括至少一个在所述待分割图像之前时刻的肺图像以及/或至少一个在所述待分割图像之后时刻的肺图像。
在一些可能的实施方式中，可以利用待分割肺图像之前时刻的至少一组肺图像和/或待分割肺图像之后时刻的至少一组肺图像，对待分割图像的特征进行补充修正以及融合，得到融合肺图像。或者，本公开实施例中也可以将待分割肺图像以外的肺图像均作为第一肺图像，从而可以保留呼吸过程中提取的肺图像的全部特征信息。
在本公开实施例中，所述利用至少一个第一肺图像对所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像的方法，包括：
执行所述第一肺图像到所述待分割肺图像的配准操作，得到待融合肺图像；将所述待融合肺图像及所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像。
在本发明的一些体实施例中，配准操作一方面是为了找到所述待分割肺图像所述某一时刻的前一时刻以及/或后一时刻的肺图像与所述待分割肺图像的对应点，完成所述待分割肺图像与所述第一肺图像的匹配过程，另一方面可以通过配准过程进一步融合各时刻的第一肺图像的图像特征。其中，可以利用配准算法实现各第一肺图像和待分割肺图像之间的配准，将第一肺图像配准到待分割肺图像。配准算法可以使用弹性配准算法或者利用深度学习中的VGG网络(VGG-net)进行配准，如论文Deformable image registrationusing convolutional nerual networks或者U网络(U-net)进行配准，如论文PulmonaryCT Registration through Supervised Learning with Convolutional NeuralNetworks。本发明不对具体的配准算法进行限定。
在本公开的另一些实施例中，所述执行所述第一肺图像到所述待分割肺图像的配准操作，得到待融合肺图像的方法，包括：从所述至少两个第一肺图像以及所述待分割图像中的相同位置提取图像，得到所述相同位置提取的图像形成的肺运动序列图像；分别计算所述肺运动序列图像中相邻图像的肺位移，根据所述肺位移执行所述至少一个第一肺图像到所述待分割肺图像的配准操作。
本公开实施例中，相同位置可以表示为相同层数，如上述实施例所述，每组肺图像可以包括多层图像，从第一肺图像和待分割肺图像中每组肺图像中选择出相同层数的图像，构成一组肺运动序列图像。也就是说，本公开实施例可以得到与层数相同组数的肺运动序列图像，即为每个位置的肺运动序列图像。
在本公开实施例中，所述从所述至少两个第一肺图像以及所述待分割图像中的相同位置提取图像，得到所述相同位置提取的图像形成的肺运动序列图像的方法，包括:确定所述多时刻的肺图像的层数；根据所述层数确定所述至少两个第一肺图像以及所述待分割图像在相同位置的肺图像；根据所述在相同位置的肺图像得到所述肺运动序列图像。
在本发明具体的实施例中，在获取呼吸过程中多时刻的肺图像时，已经确定有所述多时刻的肺图像的扫描层数、层厚以及层间距离；因此，可以根据所述层数确定所述多时刻的肺图像在相同位置的肺图像，在所述多时刻肺图像中选择出在相同位置的肺图像得到所述肺运动序列图像，例如，在第一时刻的肺图像第N层对应的位置与第二时刻以及第M时刻的肺图像的第N层对应的位置相同，都是一个肺平面，所有时刻的相同肺平面组合在一起就是所述肺运动序列图像，M为大于1的整数，用于表示时刻数或者组数，N表示任一层数值。
在得到多个肺运动序列图像的情况下，可以确定肺运动序列中与待分割图像对应的图像，其余为与第一肺图像对应的图像。肺运动序列图像中的各图像按照时刻的顺序排列。由于在前述实施例中已经确定出待分割图像，对应的也可以获取该待分割图像对应的时刻，在肺运动序列图像中可以根据该时刻确定出待分割图像对应的图像，以及第一肺图像对应的图像。在肺运动序列图像中包括的是各肺图像中的一层图像，为了方便后续实施例的描述，将该一层图像以待分割图像或者第一分割图像说明，但是这里需要指出的是，肺运动序列图像中的图像仅为待分割肺图像和第一肺图像中的相应层的图像。
本公开实施例中，在得到肺运动序列图像的情况下，可以执行其中第一肺图像与待分割肺图像之间的运动情况。即可以分别计算所述肺运动序列图像中相邻图像的肺位移，根据所述肺位移执行所述至少一个第一肺图像到所述待分割肺图像的配准操作。其中，通过确定相邻图像之间的肺位移，可以确定第一肺图像与待分割肺图像之间的肺位移，继而执行第一肺图像和待分割肺图像的配准操作。其中肺位移可以表示待分割图像与待分割肺图像中肺部特征点之间的位移。
在本公开实施例中，所述分别计算所述肺运动序列图像中相邻图像的肺位移的方法，包括：分别确定所述肺运动序列图像中相邻图像的第一正向光流；分别根据所述第一正向光流确定所述相邻图像的肺位移。
在本发明具体的实施例中，光流(optical flow)可以用于表示运动图像之间的变化，是指时变图像中模式运动速度。当肺在运动时，它在图像上对应点的亮度模式也在运动，因此光流可以用于表示图像之间的变化，由于它包含了肺运动的信息，因此可被观察者用来确定肺的运动情况。本公开实施例中，对肺运动序列图像中的各相邻图像进行光流评估，可以得到该相邻图像之间的光流信息。其中，假定多时刻肺图像对应的时刻分别为t1,t2,…,tM,M表示组数。第N个肺运动序列图像可以分别包括M组肺图像中的第N层图像F1N,F2N,…,FMN，表示第1至M组中肺图像内第N层图像。
在执行光流估计时，按照1至M组的正向顺序，分别得到每个肺运动序列图像内两个相邻图像的第一正向光流，例如可以得到F1N到F2N的第一正向光流，F2N到F3N的第一正向光流，依次类推，得到F(M-1)到FMN的第一正向光流。其中，第一正向光流表示按照时间的正向顺序排列，相邻的肺图像中各特征点的运动速度信息。具体地，可以将肺运动序列图像输入到光流估计模型中，用于得到相邻图像之间的第一正向光流，该光流估计模型可以为FlowNet2.0，或者也可以为其他光流估计模型，本公开对此不作具体限定。或者也可以采用稀疏光流估计算法、稠密光流估计算法等光流估计算法对相邻图像进行光流评估，本公开同样对此不做具体限定。
在本发明具体的实施例中，根据所述第一正向光流确定所述相邻图像的肺位移的方法，包括：利用所述第一正向光流的速度信息以及所述肺叶运动序列图像中相邻图像的时间信息得到所述相邻图像的肺位移。利用CT采集的肺图像中的dicom文件内具有扫描时间以及层数，扫描时间除以层数可近似得到所述肺运动序列图像中相邻图像的时间信息。
在本公开实施例中，采集的肺图像中的每层图像都可以具有相应的采集时间信息，利用肺运动序列图像中两个相邻图像的采集时间的时间差值和第一正向光流的乘积，可以得到两个相邻图像在该时间差值范围内的肺位移。
另外，由于所述肺运动序列图像中相邻图像的时间信息较小，本公开实施例中，也可以将光流对应的速度信息约等于肺位移。
其中，由于预先确定了待分割图像和第一肺图像，因此可以对应的依次确定出肺运动序列图像中第一肺图像和待分割图像的第一正向光流以及第一肺图像和待分割图像之间的时间信息，对应地，可以通过第一正向光流和时间信息的乘积得到第一肺图像到待分割肺图像之间的肺位移。
在本公开实施例中，所述分别计算所述肺运动序列图像中相邻图像的肺位移的方法，还包括：分别确定所述第一正向光流对应的第一反向光流；分别根据所述第一反向光流以及/或所述第一反向光流确定所述相邻图像的肺位移。
在本公开实施例中，根据所述多时刻肺图像的正向时间顺序，确定所述肺运动序列图像中相邻图像的所述第一正向光流，以及可以根据多时刻肺图像的反向时间顺序，确定所述肺运动序列图像中相邻图像的所述第一反向光流。
对应的，在执行光流估计时，按照M至1组的反向顺序，分别得到每个肺运动序列图像内两个相邻图像的第一反向光流，例如可以得到FMN到F(M-1)N的第一反向光流，F(M-2)N到F(M-1)N的第一反向光流，依次类推，得到F2N到F1N的第一反向光流。其中，第一反向光流表示按照时间的反向顺序排列，相邻的肺图像中各特征点的运动速度信息。同样，可以将肺运动序列图像输入到光流估计模型中，用于得到相邻图像之间的第一反向光流，或者也可以采用稀疏光流估计算法、稠密光流估计算法等光流估计算法对相邻图像进行光流评估，本公开同样对此不做具体限定。
在本公开具体的实施例中，根据所述第一反向光流确定所述相邻图像的肺位移的方法，包括：利用所述第一反向光流的速度信息以及所述肺叶运动序列图像中相邻图像的时间信息得到所述相邻图像的肺位移。利用CT采集的肺图像中的dicom文件内具有扫描时间以及层数，扫描时间除以层数可近似得到所述肺叶运动序列图像中相邻图像的时间信息。
在本公开实施例中，采集的肺图像中的每个图像都可以具有相应的采集时间信息，利用肺叶运动序列图像中两个相邻图像的采集时间的时间差值和第一反向光流的乘积，可以得到两个相邻图像在该时间差值范围内的肺位移。另外，由于所述肺叶运动序列图像中相邻图像的时间信息较小，本公开实施例中，也可以将光流对应的速度信息约等于肺叶位移。
其中，由于预先确定了待分割图像和第一肺图像，因此可以对应的依次确定出肺运动序列图像中第一肺图像和待分割图像的第一反向光流以及第一肺图像和待分割图像之间的时间信息，对应地，可以通过第一反向光流和时间信息的乘积得到第一肺图像到待分割肺图像之间的肺位移。
在本公开实施例中，所述分别计算所述肺运动序列图像中相邻图像的肺位移的方法，还包括：分别对所述第一正向光流和第一反向光流执行光流优化处理，得到与各所述第一正向光流对应的第二正向光流，以及与各所述第一反向光流对应的第二反向光流；分别根据所述第二正向光流以及/或所述第二反向光流确定所述相邻图像的肺位移。
在本发明的具体实施例中，所述分别根据所述第一反向光流以及所述第一反向光流确定所述相邻图像的肺位移的方法，包括：分别对所述第二正向光流以及所述第二反向光流进行运算，得到矫正光流；分别根据所述矫正光流确定所述相邻图像的肺位移。
在本发明具体的实施例中，分别对所述第二正向光流以及所述第二反向光流进行运算，得到矫正光流的方法，包括：对所述第二正向光流以及所述第二反向光流执行加法操作得到两向光流和，然后求取所述两向光流和的均值得到矫正光流。即，求取所述第二正向光流以及所述第二反向光流的均值，矫正光流＝(第二正向光流+第二反向光流)/2。
在本发明的具体实施例中，所述分别对所述第一正向光流和第一反向光流执行光流优化处理，得到与各所述第一正向光流对应的第二正向光流，以及与各所述第一反向光流对应的第二反向光流的方法，包括:连接各所述第一正向光流得到第一连接光流，以及连接各所述第一反向光流得到第二连接光流；分别对所述第一连接光流和第二连接光流执行N次光流优化处理，得到所述第一连接光流对应的第一优化光流，以及第二连接光流对应的第二优化光流；根据所述第一优化光流得到每个第一正向光流对应的第二正向光流，以及根据所述第二优化光流得到每个第一反向光流对应的第二反向光流；其中，N为大于或者等于1的正整数。
其中，连接各所述第一正向光流得到第一连接光流，以及连接各所述第一反向光流得到第二连接光流包括：依次连接肺运动序列图像中各相邻图像之间的第一正向光流，得到该组肺运动序列图像对应的第一连接光流，以及依次连接肺运动序列图像中各相邻图像之间的第一反向光流，得到该组肺运动序列图像对应的第二连接光流。这里的连接为深度方向上的拼接。
在获得第一连接光流和第二连接光流之后，可以分别对第一连接光流和第二连接光流执行光流优化处理，本公开实施例可以执行至少一次光流优化处理过程。例如本公开实施例中每次的光流优化处理可以利用光流优化模块执行，该光流优化模块可以由神经网络构成，或者也可以利用对应的优化算法执行优化操作。对应的，在执行N次光流优化处理时，可以包括N个依次相连的光流优化网络模块，后一个光流优化网络模块的输入为前一光流优化网络模块的输出，最后一个光流优化网络模块的输出即为对第一连接光流和第二连接光流的优化结果。
具体的，在仅包括一个光流优化网络模块时，可以利用该光流优化网络模块对第一连接光流执行优化处理得到第一连接光流对应的第一优化光流，以及通过光流优化网络模块对第二连接光流执行优化处理，得到第二连接光流对应的第二优化光流。其中光流优化处理可以包括残差处理和上采样处理。即光流优化网络模块中可以进一步包括残差单元和上采样单元，通过残差单元对输入的第一连接光流或者第二连接光流执行残差处理，其中残差单元可以包括多个卷积层，每个卷积层采用的卷积核本公开实施例不作具体限定，通过残差单元残差处理后的第一连接光流的尺度变小，如减小为输入的连接光流的尺度的四分之一，本公开对此不作具体限定，可以根据需求设定。在执行残差处理之后，可以对残差处理后的第一连接光流或者第二连接光流执行上采样处理，通过上采样处理可以将输出的第一优化子光流的尺度调整成第一连接光流的尺度，以及将输出的第二优化子光流的尺度调整成第二连接光流的尺度。且通过光流优化过程可以融合各光流的特征，同时可以提高光流精度。
在另一些实施例中，光流优化模块也可以包括多个光流优化网络模块，如N个光流优化网络模块。其中第一个光流优化网络模块可以接收第一连接光流和第二连接光流，并分别对第一连接光流和第二连接光流执行第一次光流优化处理，该第一次光流优化处理包括残差处理和升采样处理，其中具体过程与上述实施例相同，在此不再赘述。通过该第一次光流优化处理可以得到第一连接光流的第一优化子光流以及第二连接光流的第一优化子光流。
同理，可以利用每个光流优化网络模块执行一次光流优化过程，即可以利用第i+1个光流优化网络模块对所述第一连接光流和所述第二连接光流的第i优化子光流执行第i+1次光流优化处理，得到所述第一连接光流对应的第i+1优化子光流，以及第二连接光流对应的第i+1优化子光流，其中i为大于1且小于N的正整数。最终可以通过第N个光流优化网络模块执行的第N次优化处理，得到第一连接光流的第N优化子光流以及第二连接光流的第N优化子光流，并且可以将得到的所述第一连接光流的第N优化子光流确定为所述第一优化光流，以及将得到的所述第二连接光流的第N优化子光流确定为所述第二优化光流。本公开实施例中，每个光流优化网络模块执行的光流优化处理过程可以残差处理和上采样处理。即每个光流优化网络模块可以为相同的光流优化模块。
在得到每个肺运动序列图像的第一优化光流和第二优化光流的情况下，可以利用第一优化光流得到每个第一正向光流对应的第二正向光流，以及根据所述第二优化光流得到每个第一反向光流对应的第二反向光流。
在经过N次光流优化处理后，得到第一优化光流的尺度和第一连接光流的尺度相同，可以按照深度方向将该第一优化光流拆分成M-1个第二正向光流，该M-1个第二正向光流分别对应的为各第一正向光流的优化结果。同样的，在经过N次光流优化处理后，得到第二优化光流的尺度和第二连接光流的尺度相同，可以按照深度方向将该第二优化光流拆分成M-1个第二反向光流，该M-1个第二反向光流分别对应的为各第一反向光流的优化结果。
通过上述实施例，即可以得到肺运动序列图像的各相邻图像之间的第一正向光流优化后的第二正向光流，以及肺运动序列图像中各相邻图像之间的第一反向光流优化后的第二反向光流。
在得到第二正向光流和/或第二反向光流的情况下，可以利用第二正向光流和/或第二反向光流确定相邻图像对应的肺叶的运动位移，继而可以得到肺分割图像和第一肺图像之间的肺位移，具体参照上述第一正向光流和/或第一反向光流确定运动位移的方式，在此不做重复说明。
基于上述，本公开实施例可以得到肺图像中每层图像在各时间范围内的运动位移(肺叶位移)，在对肺图像的每层图像执行关键点检测的情况下，可以得到匹配的关键点在各时间范围内的运动轨迹，从而可以得到整个肺在各时间范围内的运动状态和运动轨迹。
通过上述实施例，可以得到第一肺图像和待分割肺图像之间的肺位移，而后可以利用该根据肺位移执行第一肺图像到所述待分割肺图像的配准操作。其中，本公开实施例的肺位移中可以包括第一肺图像中的任一像素点和待分割肺图像之间的位移值，通过将第一肺图像与肺位移相加既可以得到与该第一肺图像对应的配准结果，即待融合肺图像。继而本公开实施例可以得到每个第一肺图像与待分割肺图像的配准操作对应的待融合肺图像。
在得到待融合肺图像的情况下，可以直接通过待融合肺图像和待分割肺图像之间的加和处理，得到融合肺图像，或者也可以为待融合肺图像设置不同的权重，利用设定的权重得到融合肺图像。
在本公开实施例中，所述将所述待融合肺图像及所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像的方法，包括：确定所述待融合肺图像的权重值；根据所述权重值及所述待融合肺图像得到权重肺图像；对所述权重肺图像与所述待分割肺图像进行融合，得到所述融合肺图像。
在本公开的一些实施例中，可以为待融合肺图像预先配置有对应的权重值。每个待融合肺图像的权重值可以相同，或者也可以不同，例如待融合肺图像的权重值可以为1/k，其中k为待融合肺图像的个数。或者配置的该权重值也可以根据待融合肺图像的图像质量确定，例如可以通过单刺激连续质量评价方法(Single Stimulus Continuous QualityEvaluation,SSCQE)确定每个待融合肺图像的图像质量评分，并将该评分归一化处理到[0,1]范围内，得到每个待融合肺图像的权重值。或者，也可以通过图像质量评估模型NIMA(Neural Image Assessment)对输入的待融合肺图像进行评价，得到相应的权重值。
或者，在本公开的另一些实施例中，所述确定所述待融合肺图像的权重值的方法，包括：确定所述待融合肺图像的配准点，配准点以外的点为非配准点，所述配准点的权重值大于非配准点。也就是说，本公开实施例中，待融合肺图像中每个像素点的权重值可以不同，可以设定配准点的权重值大于非配准点的权重值，从而突出配准点的特征信息，其中，配准点为突出肺特征的特征点。在本发明的具体实施例中，确定所述待融合肺图像的配准点可以通过SIFT(尺度不变特征变换，Scale-invariant feature transform)检测出所述待融合肺图像以及所述融合肺图像的关键点(配准点)。得到的关键点的权重可以为大于0.5的数值a，非配准点的权重值可以为1-a，或者任意其他比a小的正数值。
或者，也可以通过注意力机制(attention)的神经网络来实现权重值的设定。该注意力机制的神经网络可以包括至少一层卷积层，以及与卷积层连接的注意力机制模块(attention模块)，通过卷积层对待融合图像执行卷积处理，得到卷积特征，将卷积特征输入到attention模块中，得到每个待融合图像对应的注意力特征图，该注意力特征图中包括待融合图像中每个像素点对应的注意力值，该注意力值可以作为相应像素点的权重值，其中注意力值大于0.5的像素点即为配准点。本领域技术人员可以根据需求选择适当的方式得到待融合肺图像的权重值，本公开对此不作具体限定。本发明的具体实施例中，确定所述待融合肺图像的配准点可以通过SIFT(尺度不变特征变换，Scale-invariant featuretransform)检测出所述待融合肺图像以及所述融合肺图像的关键点(配准点)
在得到待融合肺图像的权重的情况下，可以利用该权重与待融合肺图像的乘积得到权重肺图像。
在本发明的具体实施例中，所述对所述权重肺图像与所述待分割肺图像进行融合，得到所述融合肺图像的方法，包括：所述权重肺图像加上所述待分割肺图像，得到所述融合肺图像。
在本发明的具体实施例中，所述对所述权重肺图像与所述待分割肺图像进行融合，得到所述融合肺图像的方法，还可以利用以下实施例进行实现，包括：利用第一预设神经网络对所述将所述待融合肺图像及所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像的方法，包括：连接权重肺图像和待分割肺图像，得到连接肺图像；对所述连接肺图像执行至少一层卷积处理，得到连接肺图像的融合特征，该融合特征对应的图像为融合肺图像。第一预设神经网络为预先经过训练能够实现肺部特征信息融合各提取的网络，例如可以为残差网络、Unet、特征金子塔网络等，本公开对此不作具体限定。
步骤104：利用预设肺叶分割模型对所述融合肺图像进行分割，得到所述待分割肺图像的肺叶图像。
在本公开实施例中，预设肺叶分割模型可以为传统的机器学习的肺叶分割模型，或者深度学习中的2018年体素科技提出的progressive dense V-network(PDV-NET)肺叶分割模型。在本发明中，融合肺图像为所述待分割肺图像所述某一时刻的前一时刻以及/或后一时刻的肺图像以及待分割肺图像的全部信息，因此保证了待分割肺图像信息量，以便更好地进行肺叶分割。
或者，在本公开实施例中，预设肺叶分割模型也可以为通过神经网络实现，可以包括残差网络Resnet、Unet、Vnet中的至少一种，本公开对此不作具体限定。本公开实施例中的预设肺叶分割模型能够用于实现至少一种肺叶的分割检测，得到的分割结果中包括所检测的肺叶的位置信息，如可以通过预设掩码表示检测的肺叶在肺图像中的位置区域。
在本公开实施例中，肺叶分割方法，还包括：所述预设肺叶分割模型至少为2个，将所述预设肺叶分割模型得到的肺叶分割图像的特征进行融合得到融合特征，对所述融合特征进行分类处理得到最终的肺叶图像。在本公开实施例中，所述将所述预设肺叶分割模型得到的肺叶分割图像的特征进行融合得到融合特征的方法，包括：
分别对所述预设肺叶分割模型得到的所述肺叶分割图像进行拼接得到拼接特征，将所述拼接特征输入第二预设神经网进行卷积操作得到所述融合特征。
其中，该两个预设分割模型可以为不同的分割模型。例如，第一预设分割模型可以为Resnet，第二预设分割模型可以为Unet，但不作为本公开的具体限定，任意两个不同的能够用于肺叶分割的神经网络均可以作为预设肺叶分割模型。将融合肺图像输入到第一预设分割模型和第二预设分割模型，分别得到第一分割结果和第二分割结果。其中，第一分割结果和第二分割结果中可以分别包括所检测的肺叶区域的位置信息。由于通过不同的预设分割模型执行分割处理得到的分割结果可能存在差异，本公开实施例可以通过两个分割结果的结合进一步提高分割精度。其中，可以将第一分割结果和第二分割结果的位置信息取均值得到最终的肺叶分割结果。
或者，在一些实施方式中，可以将第一预设分割模型输出第一分割结果之前的卷积层输出的第一特征图和第二预设分割模型输出第二分割结果之前的卷积层输出的第二特征图进行融合，得到融合特征。其中，第一预设分割模型和第二预设分割模型可以分别包括对应的特征提取模块和分类模块，其中分类模块得到最终的第一分割结果和第二分割结果，特征提取模块可以包括多个卷积层，最后一层卷积层输出的特征图用于输入到分类模块，得到第一分割结果或者第二分割结果。其中本公开实施例可以得到第一预设分割模型中特征提取模块的最后一层卷积层输出的第一特征图和第二预设分割模型中特征提取模块的最后一层卷积层输出的第二特征图。并将所述预设肺叶分割模型得到的肺叶分割图像的第一特征图和第二图像进行融合得到融合特征，对所述融合特征进行分类处理得到最终的肺叶图像。具体地说，可以分别对第一特征图和第二特征图进行拼接得到拼接特征，将所述拼接特征输入到至少一层卷积层，得到融合特征。而后，通过分类网络对融合特征分类处理，得到所要检测的肺叶的分类(分割)结果，即得到所要检测的肺图像对应的肺叶分割结果。
在本公开实施例中，通常采用肺呼吸过程中的静态肺数据进行临床分析，而未考虑到肺的运动信息，势必会影像肺部特征数据的分析精度。如果能够结合在不同时间段的肺特征之间关联性，将会提高肺运动数据的检测精度。本公开实施例可以解决目前肺(叶)的特征信息不足，导致分割效果差的问题。
本发明还提供一种肺叶分割装置，包括：获取单元，用于获取呼吸过程中多时刻的肺图像；确定单元，用于确定所述多时刻的肺图像中某一时刻的待分割肺图像；融合单元，用于利用所述待分割肺图像所述某一时刻的前一时刻以及/或后一时刻的肺图像对所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像；分割单元，用于利用预设肺叶分割模型对所述融合肺图像进行分割，得到所述待分割肺图像的肺叶图像。其具体实现方式可以参照一种肺叶分割方法中的详细描述。
另，本发明提供一种存储介质，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述的方法，包括：获取呼吸过程中多时刻的肺图像；确定所述多时刻的肺图像中的待分割肺图像，所述待分割图像以外的肺图像作为第一肺图像；利用至少一个第一肺图像对所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像，所述至少两个第一肺图像包括至少一个在所述待分割图像之前时刻的肺图像以及/或至少一个在所述待分割图像之后时刻的肺图像；利用预设肺叶分割模型对所述融合肺图像进行分割，得到所述待分割肺图像的肺叶图像。
本公开可以是***、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
这里参照根据本公开实施例的方法、装置(***)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
以上所述实施例仅为表达本发明的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形、同等替换、改进等，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (27)

1.一种肺叶分割方法，其特征在于，包括：
获取呼吸过程中多时刻的肺图像；
确定所述多时刻的肺图像中的待分割肺图像，所述待分割肺图像以外的肺图像作为第一肺图像；
利用至少一个或至少两个第一肺图像对所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像；其中，所述至少一个或至少两个第一肺图像包括至少一个在所述待分割肺图像之前时刻的肺图像以及/或至少一个在所述待分割肺图像之后时刻的肺图像；
利用预设肺叶分割模型对所述融合肺图像进行分割，得到所述待分割肺图像的肺叶图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述至少一个或至少两个第一肺图像对所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像的方法，包括：
执行所述至少一个或至少两个第一肺图像到所述待分割肺图像的配准操作，得到待融合肺图像；
将所述待融合肺图像及所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像。
3.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述多时刻的肺图像中的待分割肺图像的方法，包括：
分别计算所述多时刻的肺图像中各肺图像的肺体积，确定所述肺体积最大的肺图像为所述待分割肺图像。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述待融合肺图像及所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像的方法，包括：
确定所述待融合肺图像的权重值；
根据所述权重值及所述待融合肺图像得到权重肺图像；
对所述权重肺图像与所述待分割肺图像进行融合，得到所述融合肺图像。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述多时刻的肺图像中的待分割肺图像的方法，还包括：
在分别计算所述多时刻的肺图像中的肺体积之前，分别提取所述多时刻的肺图像的左肺和右肺；分别计算所述多时刻的肺图像中所述左肺的第一体积和右肺的第二体积；分别根据所述第一体积及所述第二体积计算所述多时刻的肺图像中的肺体积。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述待融合肺图像的权重值的方法，包括：确定所述待融合肺图像的配准点，确定所述配准点的权重值大于非配准点的权重值，所述配准点以外的特征点为非配准点。
7.根据权利要求4或6所述的方法，其特征在于，所述对所述权重肺图像与所述待分割肺图像进行融合，得到所述融合肺图像的方法，包括：对所述权重肺图像和所述待分割肺图像执行加和处理，得到所述融合肺图像；或，
所述对所述权重肺图像与所述待分割肺图像进行融合，得到所述融合肺图像的方法，包括：利用第一预设神经网络对所述待融合肺图像及所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像。
8.根据权利要求2或4或6任一项所述的方法，其特征在于，所述执行所述至少一个或至少两个第一肺图像到所述待分割肺图像的配准操作，得到待融合肺图像的方法，包括：
从所述至少一个或至少两个第一肺图像以及所述待分割肺图像中的相同位置提取图像，得到所述相同位置提取的图像形成的肺运动序列图像；
分别计算所述肺运动序列图像中相邻图像的肺位移，根据所述肺位移执行所述至少一个或至少两个第一肺图像到所述待分割肺图像的配准操作。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述执行所述至少一个或至少两个第一肺图像到所述待分割肺图像的配准操作，得到待融合肺图像的方法，包括：
从所述至少一个或至少两个第一肺图像以及所述待分割肺图像中的相同位置提取图像，得到所述相同位置提取的图像形成的肺运动序列图像；
分别计算所述肺运动序列图像中相邻图像的肺位移，根据所述肺位移执行所述至少一个或至少两个第一肺图像到所述待分割肺图像的配准操作。
10.根据权利要求2、4-6、9任一项所述的方法，其特征在于，所述肺叶分割方法，还包括：所述预设肺叶分割模型至少为2个，将所述预设肺叶分割模型得到的肺叶分割图像的特征进行融合得到融合特征，对所述融合特征进行分类处理得到最终的肺叶图像。
11.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述肺叶分割方法，还包括：所述预设肺叶分割模型至少为2个，将所述预设肺叶分割模型得到的肺叶分割图像的特征进行融合得到融合特征，对所述融合特征进行分类处理得到最终的肺叶图像。
12.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述肺叶分割方法，还包括：所述预设肺叶分割模型至少为2个，将所述预设肺叶分割模型得到的肺叶分割图像的特征进行融合得到融合特征，对所述融合特征进行分类处理得到最终的肺叶图像。
13.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述肺叶分割方法，还包括：所述预设肺叶分割模型至少为2个，将所述预设肺叶分割模型得到的肺叶分割图像的特征进行融合得到融合特征，对所述融合特征进行分类处理得到最终的肺叶图像。
14.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述从所述至少一个或至少两个第一肺图像以及所述待分割肺图像中的相同位置提取图像，得到所述相同位置提取的图像形成的肺运动序列图像的方法，包括:
确定所述多时刻的肺图像的层数；
根据所述层数确定所述至少一个或至少两个第一肺图像以及所述待分割肺图像在相同位置的肺图像；
根据所述相同位置的肺图像得到所述肺运动序列图像。
15.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述从所述至少一个或至少两个第一肺图像以及所述待分割肺图像中的相同位置提取图像，得到所述相同位置提取的图像形成的肺运动序列图像的方法，包括:
确定所述多时刻的肺图像的层数；
根据所述层数确定所述至少一个或至少两个第一肺图像以及所述待分割肺图像在相同位置的肺图像；
根据所述相同位置的肺图像得到所述肺运动序列图像。
16.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述肺运动序列图像中相邻图像的肺位移的方法，包括：
分别确定所述肺运动序列图像中相邻图像的第一正向光流；
分别根据所述第一正向光流确定所述相邻图像的肺位移。
17.根据权利要求9或14所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述肺运动序列图像中相邻图像的肺位移的方法，包括：
分别确定所述肺运动序列图像中相邻图像的第一正向光流；
分别根据所述第一正向光流确定所述相邻图像的肺位移。
18.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述肺运动序列图像中相邻图像的肺位移的方法，包括：
分别确定所述肺运动序列图像中相邻图像的第一正向光流；
分别根据所述第一正向光流确定所述相邻图像的肺位移。
19.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述将所述预设肺叶分割模型得到的肺叶分割图像的特征进行融合得到融合特征的方法，包括：
分别对所述预设肺叶分割模型得到的所述肺叶分割图像进行拼接得到拼接特征，将所述拼接特征输入第二预设神经网进行卷积操作得到所述融合特征。
20.根据权利要求11-13任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述预设肺叶分割模型得到的肺叶分割图像的特征进行融合得到融合特征的方法，包括：
分别对所述预设肺叶分割模型得到的所述肺叶分割图像进行拼接得到拼接特征，将所述拼接特征输入第二预设神经网进行卷积操作得到所述融合特征。
21.根据权利要求16或18所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述肺运动序列图像中相邻图像的肺位移的方法，还包括：
分别确定所述第一正向光流对应的第一反向光流；
分别根据所述第一正向光流以及所述第一反向光流确定所述相邻图像的肺位移。
22.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述肺运动序列图像中相邻图像的肺位移的方法，还包括：
分别确定所述第一正向光流对应的第一反向光流；
分别根据所述第一正向光流以及所述第一反向光流确定所述相邻图像的肺位移。
23.根据权利要求21所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述肺运动序列图像中相邻图像的肺位移的方法，还包括：分别对所述第一正向光流和第一反向光流执行光流优化处理，得到与各所述第一正向光流对应的第二正向光流，以及与各所述第一反向光流对应的第二反向光流；分别根据所述第二正向光流以及所述第二反向光流确定所述相邻图像的肺位移。
24.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述肺运动序列图像中相邻图像的肺位移的方法，还包括：分别对所述第一正向光流和第一反向光流执行光流优化处理，得到与各所述第一正向光流对应的第二正向光流，以及与各所述第一反向光流对应的第二反向光流；分别根据所述第二正向光流以及所述第二反向光流确定所述相邻图像的肺位移。
25.根据权利要求23或24所述的方法，其特征在于，所述分别根据所述第二正向光流以及所述第二反向光流确定所述相邻图像的肺位移的方法，包括：
分别对所述第二正向光流以及所述第二反向光流进行运算，得到矫正光流；
分别根据所述矫正光流确定所述相邻图像的肺位移。
26.一种肺叶分割装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取呼吸过程中多时刻的肺图像；
确定单元，用于确定所述多时刻的肺图像中的待分割肺图像，所述待分割肺图像以外的肺图像作为第一肺图像；
融合单元，用于利用至少一个或至少两个第一肺图像对所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像；其中，所述至少一个或至少两个第一肺图像包括至少一个在所述待分割肺图像之前时刻的肺图像以及/或至少一个在所述待分割肺图像之后时刻的肺图像；
分割单元，用于利用预设肺叶分割模型对所述融合肺图像进行分割，得到所述待分割肺图像的肺叶图像。
27.一种存储介质，其特征在于，计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至25中任意一项所述的方法，包括：
获取呼吸过程中多时刻的肺图像；
确定所述多时刻的肺图像中的待分割肺图像，所述待分割肺图像以外的肺图像作为第一肺图像；
利用至少一个或至少两个第一肺图像对所述待分割肺图像进行融合，得到融合肺图像；其中，所述至少一个或至少两个第一肺图像包括至少一个在所述待分割肺图像之前时刻的肺图像以及/或至少一个在所述待分割肺图像之后时刻的肺图像；
利用预设肺叶分割模型对所述融合肺图像进行分割，得到所述待分割肺图像的肺叶图像。
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