CN116883422A - 医学图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及图像处理技术领域，提供了一种医学图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：对获取到的原始医学图像进行图像分割，得到目标区域对应的自动勾画数据；根据所述原始医学图像和所述自动勾画数据，生成包含所述目标区域的自动勾画轮廓的三维渲染模型；监听所述三维渲染模型对应的交互操作事件，获取所述自动勾画轮廓对应的修正轨迹；基于所述修正轨迹，得到所述自动勾画轮廓的更新结果。

Description

医学图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种医学图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

目前，为了确保肿瘤放射治疗方案的准确性，在制定肿瘤放射治疗方案之前，需要在采集得到的CT定位图像等医学图像中，勾画出危及器官和肿瘤靶区等目标区域。

在通常情况下，用于进行勾画的医学图像往往包含数量较多的断层图像，且每一断层图像中的目标区域对应的自动勾画结果均需要医生分别进行确认与修改。此外，由于每一断层图像的扫描位置通常存在一定的重叠，在针对每一断层图像中的目标区域对应的自动勾画结果分别进行确认与修改时，可能需要针对同一区域对应的自动勾画结果进行多次重复确认与修改。因此，基于现有技术针对医学图像中的目标区域对应的自动勾画结果进行确认与修改时，存在效率较低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种医学图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，本申请提供了一种医学图像处理方法，所述方法包括：

对获取到的原始医学图像进行图像分割，得到目标区域对应的自动勾画数据；

根据所述原始医学图像和所述自动勾画数据，生成包含所述目标区域的自动勾画轮廓的三维渲染模型；

监听所述三维渲染模型对应的交互操作事件，获取所述自动勾画轮廓对应的修正轨迹；

基于所述修正轨迹，得到所述自动勾画轮廓的更新结果。

在其中一个实施例中，所述基于所述修正轨迹，得到所述自动勾画轮廓的更新结果，包括：

根据所述修正轨迹，生成所述自动勾画轮廓的初始更新轨迹；若确认所述初始更新轨迹与所述修正轨迹之间对应点的距离达到预设值，则将所述初始更新轨迹确定为所述更新结果；所述距离为基于所述初始更新轨迹对应的距离权重进行调整。

在其中一个实施例中，所述修正轨迹包括修正关键点和修正关键线条中的至少一种；所述监听所述三维渲染模型对应的交互操作事件，获取所述自动勾画轮廓对应的修正轨迹，包括：

基于所述三维渲染模型对应的点击事件的屏幕坐标，获取所述自动勾画轮廓对应的所述修正关键点；基于所述三维渲染模型对应的拖拽事件所产生的拖拽轨迹，获取所述自动勾画轮廓对应的所述修正关键线条。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：在所述自动勾画轮廓与目标勾画轮廓之间的形态差距较大的情况下，基于所述修正关键点和所述修正关键线条，生成所述自动勾画轮廓对应的修正轨迹。

在其中一个实施例中，所述对获取到的原始医学图像进行图像分割，得到目标区域对应的自动勾画数据，包括：

在所述原始医学图像中，获取危及器官和肿瘤靶区各自对应的定位信息；根据所述定位信息，对所述原始医学图像进行图像分割，得到所述危及器官对应的第一自动勾画数据、以及所述肿瘤靶区对应的第二自动勾画数据。

在其中一个实施例中，所述根据所述原始医学图像和所述自动勾画数据，生成包含所述目标区域的自动勾画轮廓的三维渲染模型，包括：

基于增强现实技术，处理所述原始医学图像、所述第一自动勾画数据、以及所述第二自动勾画数据，生成所述三维渲染模型；在所述三维渲染模型中，采用不同渲染色值，对所述第一自动勾画数据和所述第二自动勾画数据各自对应的区域分别进行色彩渲染，得到所述自动勾画轮廓。

第二方面，本申请还提供了一种医学图像处理装置，所述装置包括：

勾画数据生成模块，用于对获取到的原始医学图像进行图像分割，得到目标区域对应的自动勾画数据；

渲染模型生成模块，用于根据所述原始医学图像和所述自动勾画数据，生成包含所述目标区域的自动勾画轮廓的三维渲染模型；

修正轨迹获取模块，用于监听所述三维渲染模型对应的交互操作事件，获取所述自动勾画轮廓对应的修正轨迹；

更新结果输出模块，用于基于所述修正轨迹，得到所述自动勾画轮廓的更新结果。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

上述医学图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质，首先，对获取到的原始医学图像进行图像分割，得到目标区域对应的自动勾画数据。然后，根据原始医学图像和自动勾画数据，生成包含目标区域的自动勾画轮廓的三维渲染模型。接着，监听三维渲染模型对应的交互操作事件，获取自动勾画轮廓对应的修正轨迹。最后，基于修正轨迹，得到自动勾画轮廓的更新结果。本申请基于增强现实技术，生成包含目标区域的自动勾画轮廓的三维渲染模型，并通过监听三维渲染模型对应的交互操作事件，获取用于更新目标区域的自动勾画轮廓的修正轨迹，不仅能够降低针对医学图像中的目标区域的勾画结果进行修改的操作难度，还能够有效提升针对医学图像中的目标区域进行勾画的效率。

附图说明

图1为一个实施例中提供的一种医学图像处理方法的流程示意图；

图2为一个实施例中提供的一种获取自动勾画轮廓的更新结果的具体方式的流程示意图；

图3为一个实施例中提供的一种获取修正关键点和修正关键线条的具体方式的流程示意图；

图4为一个实施例中提供的一种获取危及器官对应的第一自动勾画数据和肿瘤靶区对应的第二自动勾画数据的具体方式的流程示意图；

图5为一个实施例中提供的一种获取自动勾画轮廓的具体方式的流程示意图；

图6为一个实施例中提供的一种三维渲染模型的具体表现形式示意图；

图7为一个实施例中提供的一种医学图像处理装置的结构框图；

图8为一个实施例中提供的一种计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的医学图像处理方法，可以应用于终端执行。其中，终端可以通过网络与服务器进行通信；数据存储系统可以存储服务器需要处理的数据；数据存储系统可以集成在服务器上，也可以放在云上或其他网络服务器上；终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、以及平板电脑；服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图1所示，提供了一种医学图像处理方法，以该方法应用于终端执行为例进行说明，包括以下步骤：

步骤S110，对获取到的原始医学图像进行图像分割，得到目标区域对应的自动勾画数据。

本步骤中，原始医学图像，可以是通过对目标对象进行薄层扫描的方式，获取得到的若干断层图像；对获取到的原始医学图像进行图像分割的具体方式，可以是基于人工智能技术，对获取到的原始医学图像进行图像分割，以获取得到目标区域对应的自动勾画数据；目标区域，可以是制定肿瘤放射治疗方案时，需要在原始医学图像中勾画出的危及器官、肿瘤靶区各自所在的图像区域，基于此，目标区域对应的自动勾画数据的具体表现形式，可以是在原始医学图像中危及器官对应的自动勾画数据、以及在原始医学图像中肿瘤靶区对应的自动勾画数据。

在实际应用中，用于对目标对象进行薄层扫描的扫描设备，可以包括数字减影血管造影(Digital subtraction angiography，DSA)设备、电子计算机断层扫描(ComputedTomography，CT)设备、以及磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)设备等设备。

步骤S120，根据原始医学图像和自动勾画数据，生成包含目标区域的自动勾画轮廓的三维渲染模型。

本步骤中，原始医学图像，可以是通过对目标对象进行薄层扫描的方式，获取得到的若干断层图像；自动勾画数据，即目标区域对应的自动勾画数据；目标区域，可以是制定肿瘤放射治疗方案时，需要在原始医学图像中勾画出的危及器官、肿瘤靶区各自所在的图像区域，基于此，目标区域对应的自动勾画数据的具体表现形式，可以是在原始医学图像中危及器官对应的自动勾画数据、以及在原始医学图像中肿瘤靶区对应的自动勾画数据；目标区域的自动勾画轮廓，是指在三维渲染模型中，基于自动勾画数据生成的、目标区域的自动勾画轮廓；三维渲染模型，是指根据原始医学图像和自动勾画数据，获取得到的包含目标区域的自动勾画轮廓的三维渲染模型，该三维渲染模型在原始医学图像中对应的具体渲染部位，可以基于目标区域(即制定肿瘤放射治疗方案时，需要在原始医学图像中勾画出的危及器官、肿瘤靶区各自所在的图像区域)进行确定。

步骤S130，监听三维渲染模型对应的交互操作事件，获取自动勾画轮廓对应的修正轨迹。

本步骤中，三维渲染模型，是指根据原始医学图像和自动勾画数据，获取得到的包含目标区域的自动勾画轮廓的三维渲染模型；交互操作事件，即三维渲染模型对应的交互操作事件，是指用于针对三维渲染模型中的目标区域的自动勾画轮廓进行相应修改的交互操作事件；自动勾画轮廓，即目标区域的自动勾画轮廓；自动勾画轮廓对应的修正轨迹，是指基于对三维渲染模型对应的交互操作事件的监听情况，获取得到的用于针对自动勾画轮廓进行相应修改的修正轨迹。

在实际应用中，交互操作事件，可以具体表现为针对屏幕进行的交互操作事件，或针对基于VR(Virtual Reality，VR)技术或AR(Augmented Reality，AR)技术生成的互动投影区域进行的交互操作事件；针对屏幕进行的交互操作事件，可以包括鼠标点击事件、鼠标拖拽事件等类型的屏幕操作事件。

步骤S140，基于修正轨迹，得到自动勾画轮廓的更新结果。

本步骤中，修正轨迹，即自动勾画轮廓对应的修正轨迹，是指基于对三维渲染模型对应的交互操作事件的监听情况，获取得到的用于针对自动勾画轮廓进行相应修改的修正轨迹；自动勾画轮廓，即目标区域的自动勾画轮廓；自动勾画轮廓的更新结果，是指基于自动勾画轮廓对应的修正轨迹，获取得到的自动勾画轮廓的更新结果。

在实际应用中，若确认自动勾画轮廓的当前更新结果与目标勾画轮廓(即目标区域对应的正确勾画轮廓)之间的各个对应点之间，尚存在一些差异(即自动勾画轮廓的当前更新结果中还存在一些有待修改的部分)，则可以通过重复进行上述步骤S130至步骤S140，以基于对三维渲染模型对应的交互操作事件的监听情况，新增修正轨迹，或修改已有的修正轨迹，直至基于修正轨迹获取得到的自动勾画轮廓的更新结果与目标勾画轮廓的之间的各个对应点，均相互重合。

上述医学图像处理方法，首先，对获取到的原始医学图像进行图像分割，得到目标区域对应的自动勾画数据。然后，根据原始医学图像和自动勾画数据，生成包含目标区域的自动勾画轮廓的三维渲染模型。接着，监听三维渲染模型对应的交互操作事件，获取自动勾画轮廓对应的修正轨迹。最后，基于修正轨迹，得到自动勾画轮廓的更新结果。本申请基于增强现实技术，生成包含目标区域的自动勾画轮廓的三维渲染模型，并通过监听三维渲染模型对应的交互操作事件，获取用于更新目标区域的自动勾画轮廓的修正轨迹，不仅能够降低针对医学图像中的目标区域的勾画结果进行修改的操作难度，还能够有效提升针对医学图像中的目标区域进行勾画的效率。

对于获取自动勾画轮廓的更新结果的具体方式，在一个实施例中，如图2所示，上述步骤S140具体包括：

步骤S210，根据修正轨迹，生成自动勾画轮廓的初始更新轨迹。

本步骤中，修正轨迹，即自动勾画轮廓对应的修正轨迹，是指基于对三维渲染模型对应的交互操作事件的监听情况，获取得到的用于针对自动勾画轮廓进行相应修改的修正轨迹；自动勾画轮廓，即目标区域的自动勾画轮廓；初始更新轨迹，即自动勾画轮廓的初始更新轨迹，是指根据自动勾画轮廓对应的修正轨迹，生成的自动勾画轮廓的初始更新轨迹。

在实际应用中，根据修正轨迹，生成自动勾画轮廓的初始更新轨迹的具体方式，可以是将自动勾画轮廓对应的修正轨迹，输入至预训练好的神经网络模型，以获取得到该神经网络模型基于自动勾画轮廓对应的修正轨迹生成的、自动勾画轮廓的初始更新轨迹；在前述神经网络模型的训练过程中，可以将三维渲染模型数据、目标区域的自动勾画轮廓、以及自动勾画轮廓对应的修正轨迹，作为输入该模型的训练样本数据，以使得该模型可以基于修正轨迹，对目标区域的自动勾画轮廓进行更新，进而获取得到自动勾画轮廓的初始更新轨迹。

步骤S220，若确认初始更新轨迹与修正轨迹之间对应点的距离达到预设值，则将初始更新轨迹确定为更新结果；前述距离为基于初始更新轨迹对应的距离权重进行调整。

本步骤中，初始更新轨迹，即自动勾画轮廓的初始更新轨迹；修正轨迹，即自动勾画轮廓对应的修正轨迹，是指基于对三维渲染模型对应的交互操作事件的监听情况，获取得到的用于针对自动勾画轮廓进行相应修改的修正轨迹；预设值，是指用于确认初始更新轨迹与修正轨迹之间对应点的距离是否符合预设标准的相应数值；更新结果，即自动勾画轮廓的更新结果。

在实际应用中，假设将预设值设置为0(即初始更新轨迹与修正轨迹之间的各个对应点，应当尽量是相互重合的)，则可以通过在生成初始更新轨迹的神经网络模型中，调整初始更新轨迹对应的距离权重的方式(例如，将初始更新轨迹对应的距离权重设置为一个较大的数值)，以使得自动勾画轮廓对应的修正轨迹与该神经网络模型生成的初始更新轨迹之间的各个对应点，可以相互重合。

上述实施例通过根据修正轨迹，生成自动勾画轮廓的初始更新轨迹，并在确认初始更新轨迹与修正轨迹之间对应点的距离达到预设值的情况下，将初始更新轨迹确定为更新结果的方式，降低了针对医学图像中的目标区域的勾画结果进行修改的操作难度，进而有效提升了针对医学图像中的目标区域进行勾画的效率。

对于获取修正关键点和修正关键线条的具体方式，在一个实施例中，如图3所示，上述修正轨迹包括修正关键点和修正关键线条中的至少一种；上述步骤S130具体包括：

步骤S310，基于三维渲染模型对应的点击事件的屏幕坐标，获取自动勾画轮廓对应的修正关键点。

本步骤中，三维渲染模型，是指根据原始医学图像和自动勾画数据，获取得到的包含目标区域的自动勾画轮廓的三维渲染模型；三维渲染模型对应的点击事件，是指用于针对三维渲染模型中的目标区域的自动勾画轮廓进行相应修改的手动点击事件；修正关键点，即自动勾画轮廓对应的修正关键点，是指基于三维渲染模型对应的手动点击事件的发生坐标，获取得到的自动勾画轮廓对应的修正关键点；基于三维渲染模型对应的点击事件的屏幕坐标，获取自动勾画轮廓对应的修正关键点的具体方式，可以是基于三维渲染模型对应的手动点击事件的发生坐标，在三维渲染模型中的相应位置，生成用于修改自动勾画轮廓的修正关键点。

具体而言，三维渲染模型对应的点击事件的发生坐标，应当位于三维渲染模型的目标区域对应的正确勾画轮廓之上；目标区域对应的正确勾画轮廓，可以通过观察三维渲染模型的视觉显示效果的方式，来进行获取。

在实际应用中，用户可以通过在三维渲染模型的目标区域对应的正确勾画轮廓之上，连续进行多次手动点击的方式，获取得到目标区域的自动勾画轮廓对应的多个修正关键点。

步骤S320，基于三维渲染模型对应的拖拽事件所产生的拖拽轨迹，获取自动勾画轮廓对应的修正关键线条。

本步骤中，三维渲染模型，是指根据原始医学图像和自动勾画数据，获取得到的包含目标区域的自动勾画轮廓的三维渲染模型；三维渲染模型对应的拖拽事件，是指用于针对三维渲染模型中的目标区域的自动勾画轮廓进行相应修改的手动拖拽事件；修正关键线条，即自动勾画轮廓对应的修正关键线条，是指基于三维渲染模型对应的手动拖拽事件所产生的拖拽轨迹，获取得到的自动勾画轮廓对应的修正关键线条；基于三维渲染模型对应的拖拽事件所产生的拖拽轨迹，获取自动勾画轮廓对应的修正关键线条的具体方式，可以是基于三维渲染模型对应的手动拖拽事件所产生的拖拽轨迹，在三维渲染模型中的相应位置，生成用于修改自动勾画轮廓的修正关键线条。

具体而言，基于三维渲染模型对应的拖拽事件所产生的拖拽轨迹，应当位于三维渲染模型的目标区域对应的正确勾画轮廓之上；目标区域对应的正确勾画轮廓，可以通过观察三维渲染模型的视觉显示效果的方式，来进行获取。

上述实施例通过基于三维渲染模型对应的点击事件的屏幕坐标，获取自动勾画轮廓对应的修正关键点，并基于三维渲染模型对应的拖拽事件所产生的拖拽轨迹，获取自动勾画轮廓对应的修正关键线条的方式，有效降低了针对医学图像中的目标区域的勾画结果进行修改的操作难度。

对于在自动勾画轮廓与目标勾画轮廓之间的形态差距较大的情况下，生成自动勾画轮廓对应的修正轨迹的具体方式，在一个实施例中，上述方法还包括：

在自动勾画轮廓与目标勾画轮廓之间的形态差距较大的情况下，基于修正关键点和修正关键线条，生成自动勾画轮廓对应的修正轨迹。

其中，自动勾画轮廓，即目标区域的自动勾画轮廓；目标勾画轮廓，可以用于表征目标区域对应的正确勾画轮廓；目标区域，可以是制定肿瘤放射治疗方案时，需要在原始医学图像中勾画出的危及器官、肿瘤靶区各自所在的图像区域；修正关键点，即自动勾画轮廓对应的修正关键点，是指基于三维渲染模型对应的手动点击事件的发生坐标，获取得到的自动勾画轮廓对应的修正关键点；修正关键线条，即自动勾画轮廓对应的修正关键线条，是指基于三维渲染模型对应的手动拖拽事件所产生的拖拽轨迹，获取得到的自动勾画轮廓对应的修正关键线条；自动勾画轮廓对应的修正轨迹，是指基于对三维渲染模型对应的手动点击事件和手动拖拽事件的监听情况，获取得到的用于针对自动勾画轮廓进行相应修改的、包含修正关键点和修正关键线条的修正轨迹。

在实际应用中，目标区域对应的正确勾画轮廓，可以通过观察三维渲染模型的视觉显示效果的方式，来进行获取；自动勾画轮廓与目标勾画轮廓之间的形态差距较大的具体表现形式，可以是自动勾画轮廓与目标勾画轮廓之间的重合程度较低(即自动勾画轮廓与目标勾画轮廓之间相互重合的区域面积较小)。

上述实施例通过在自动勾画轮廓与目标勾画轮廓之间的形态差距较大的情况下，基于修正关键点和修正关键线条，生成自动勾画轮廓对应的修正轨迹的方式，有效降低了针对医学图像中的目标区域的勾画结果进行修改的操作难度，进而提高了针对医学图像中的目标区域进行勾画的效率。

对于获取危及器官对应的第一自动勾画数据和肿瘤靶区对应的第二自动勾画数据的具体方式，在一个实施例中，如图4所示，上述步骤S110具体包括：

步骤S410，在原始医学图像中，获取危及器官和肿瘤靶区各自对应的定位信息。

本步骤中，原始医学图像，可以是通过对目标对象进行薄层扫描的方式，获取得到的若干断层图像；危及器官和肿瘤靶区，可以是制定肿瘤放射治疗方案时，需要在原始医学图像中勾画出的危及器官和肿瘤靶区；危及器官和肿瘤靶区各自对应的定位信息，可以用于表征在原始医学图像中危及器官和肿瘤靶区各自所在的图像区域。

步骤S420，根据定位信息，对原始医学图像进行图像分割，得到危及器官对应的第一自动勾画数据、以及肿瘤靶区对应的第二自动勾画数据。

本步骤中，定位信息，即危及器官和肿瘤靶区各自对应的定位信息，可以用于表征在原始医学图像中危及器官和肿瘤靶区各自所在的图像区域；根据定位信息，对原始医学图像进行图像分割的具体方式，可以是基于人工智能技术，对原始医学图像中危及器官和肿瘤靶区各自所在的图像区域进行分割，以获取得到危及器官对应的第一自动勾画数据、以及肿瘤靶区对应的第二自动勾画数据。

上述实施例通过根据危及器官和肿瘤靶区各自对应的定位信息，对原始医学图像进行图像分割，以获取得到危及器官对应的第一自动勾画数据、以及肿瘤靶区对应的第二自动勾画数据的方式，为后续生成包含目标区域的自动勾画轮廓的三维渲染模型奠定了坚实的数据基础，进而保障了针对医学图像中的目标区域进行勾画的效率。

对于获取自动勾画轮廓的具体方式，在一个实施例中，如图5所示，上述步骤S120具体包括：

步骤S510，基于增强现实技术，处理原始医学图像、第一自动勾画数据、以及第二自动勾画数据，生成三维渲染模型。

本步骤中，原始医学图像，可以是通过对目标对象进行薄层扫描的方式，获取得到的若干断层图像；第一自动勾画数据，即危及器官对应的第一自动勾画数据；第二自动勾画数据，即肿瘤靶区对应的第二自动勾画数据；三维渲染模型，是指基于增强现实技术，分别对原始医学图像、危及器官对应的第一自动勾画数据、以及肿瘤靶区对应的第二自动勾画数据进行处理，进而生成的三维渲染模型。

步骤S520，在三维渲染模型中，采用不同渲染色值，对第一自动勾画数据和第二自动勾画数据各自对应的区域分别进行色彩渲染，得到自动勾画轮廓。

本步骤中，三维渲染模型，是指基于增强现实技术，分别对原始医学图像、危及器官对应的第一自动勾画数据、以及肿瘤靶区对应的第二自动勾画数据进行处理，进而生成的三维渲染模型；第一自动勾画数据，即危及器官对应的第一自动勾画数据；第二自动勾画数据，即肿瘤靶区对应的第二自动勾画数据；自动勾画轮廓，是指在三维渲染模型中，采用不同渲染色值，分别对危及器官对应的第一自动勾画数据和肿瘤靶区对应的第二自动勾画数据各自对应的区域分别进行色彩渲染之后，获取得到的在三维渲染模型中危及器官和肿瘤靶区各自对应的自动勾画轮廓。

在实际应用中，带有自动勾画轮廓的三维渲染模型的具体表现形式，可以是如图6所示的形式；采用不同渲染色值，对第一自动勾画数据和第二自动勾画数据各自对应的区域分别进行色彩渲染的具体方式，既可以是在针对三维渲染模型中的不同危及器官对应的区域、三维渲染模型中的不同肿瘤靶区对应的区域进行色彩渲染时，均采用不同的渲染色值，以达到可以基于不同的渲染色彩，区分不同的危及器官、不同的肿瘤靶区的视觉显示效果，也可以是在针对三维渲染模型中的危及器官对应的区域、三维渲染模型中的肿瘤靶区对应的区域进行色彩渲染时，采用不同的渲染色值，以达到可以基于不同的渲染色彩，区分三维渲染模型中的危及器官和肿瘤靶区的视觉显示效果。进一步的，在针对三维渲染模型的目标区域对应的自动勾画轮廓进行修正的过程中，也可以采用不同的渲染色值，以使得待修改的危及器官对应的区域、待修改的肿瘤靶区对应的区域、已完成修改的危及器官对应的区域、以及已完成修改的肿瘤靶区对应的区域各自对应的视觉显示效果均有所不同，进而保证用户可基于不同的渲染色彩，区分前述四种不同的区域。

上述实施例通过在三维渲染模型中，采用不同渲染色值，对第一自动勾画数据和第二自动勾画数据各自对应的区域分别进行色彩渲染，以获取得到危及器官和肿瘤靶区各自对应的自动勾画轮廓的方式，提高了三维渲染模型中的危及器官和肿瘤靶区的视觉区分度，进而有效提升了针对医学图像中的目标区域进行勾画的效率。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的医学图像处理方法的医学图像处理装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个医学图像处理装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于医学图像处理方法的限定，在此不再赘述。

在一个实施例中，如图7所示，提供了一种医学图像处理装置，该装置包括：

勾画数据生成模块710，用于对获取到的原始医学图像进行图像分割，得到目标区域对应的自动勾画数据；

渲染模型生成模块720，用于根据所述原始医学图像和所述自动勾画数据，生成包含所述目标区域的自动勾画轮廓的三维渲染模型；

修正轨迹获取模块730，用于监听所述三维渲染模型对应的交互操作事件，获取所述自动勾画轮廓对应的修正轨迹；

更新结果输出模块740，用于基于所述修正轨迹，得到所述自动勾画轮廓的更新结果。

在其中一个实施例中，更新结果输出模块740，具体用于根据所述修正轨迹，生成所述自动勾画轮廓的初始更新轨迹；若确认所述初始更新轨迹与所述修正轨迹之间对应点的距离达到预设值，则将所述初始更新轨迹确定为所述更新结果；所述距离为基于所述初始更新轨迹对应的距离权重进行调整。

在其中一个实施例中，所述修正轨迹包括修正关键点和修正关键线条中的至少一种；修正轨迹获取模块730，具体用于基于所述三维渲染模型对应的点击事件的屏幕坐标，获取所述自动勾画轮廓对应的所述修正关键点；基于所述三维渲染模型对应的拖拽事件所产生的拖拽轨迹，获取所述自动勾画轮廓对应的所述修正关键线条。

在其中一个实施例中，修正轨迹获取模块730，还用于在所述自动勾画轮廓与目标勾画轮廓之间的形态差距较大的情况下，基于所述修正关键点和所述修正关键线条，生成所述自动勾画轮廓对应的修正轨迹。

在其中一个实施例中，勾画数据生成模块710，具体用于在所述原始医学图像中，获取危及器官和肿瘤靶区各自对应的定位信息；根据所述定位信息，对所述原始医学图像进行图像分割，得到所述危及器官对应的第一自动勾画数据、以及所述肿瘤靶区对应的第二自动勾画数据。

在其中一个实施例中，渲染模型生成模块720，具体用于基于增强现实技术，处理所述原始医学图像、所述第一自动勾画数据、以及所述第二自动勾画数据，生成所述三维渲染模型；在所述三维渲染模型中，采用不同渲染色值，对所述第一自动勾画数据和所述第二自动勾画数据各自对应的区域分别进行色彩渲染，得到所述自动勾画轮廓。

上述医学图像处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种医学图像处理方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种医学图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

对获取到的原始医学图像进行图像分割，得到目标区域对应的自动勾画数据；

根据所述原始医学图像和所述自动勾画数据，生成包含所述目标区域的自动勾画轮廓的三维渲染模型；

监听所述三维渲染模型对应的交互操作事件，获取所述自动勾画轮廓对应的修正轨迹；

基于所述修正轨迹，得到所述自动勾画轮廓的更新结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述修正轨迹，得到所述自动勾画轮廓的更新结果，包括：

根据所述修正轨迹，生成所述自动勾画轮廓的初始更新轨迹；

若确认所述初始更新轨迹与所述修正轨迹之间对应点的距离达到预设值，则将所述初始更新轨迹确定为所述更新结果；所述距离为基于所述初始更新轨迹对应的距离权重进行调整。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述修正轨迹包括修正关键点和修正关键线条中的至少一种；

所述监听所述三维渲染模型对应的交互操作事件，获取所述自动勾画轮廓对应的修正轨迹，包括：

基于所述三维渲染模型对应的点击事件的屏幕坐标，获取所述自动勾画轮廓对应的所述修正关键点；

基于所述三维渲染模型对应的拖拽事件所产生的拖拽轨迹，获取所述自动勾画轮廓对应的所述修正关键线条。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述自动勾画轮廓与目标勾画轮廓之间的形态差距较大的情况下，基于所述修正关键点和所述修正关键线条，生成所述自动勾画轮廓对应的修正轨迹。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获取到的原始医学图像进行图像分割，得到目标区域对应的自动勾画数据，包括：

在所述原始医学图像中，获取危及器官和肿瘤靶区各自对应的定位信息；

根据所述定位信息，对所述原始医学图像进行图像分割，得到所述危及器官对应的第一自动勾画数据、以及所述肿瘤靶区对应的第二自动勾画数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始医学图像和所述自动勾画数据，生成包含所述目标区域的自动勾画轮廓的三维渲染模型，包括：

基于增强现实技术，处理所述原始医学图像、所述第一自动勾画数据、以及所述第二自动勾画数据，生成所述三维渲染模型；

在所述三维渲染模型中，采用不同渲染色值，对所述第一自动勾画数据和所述第二自动勾画数据各自对应的区域分别进行色彩渲染，得到所述自动勾画轮廓。

7.一种医学图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：

勾画数据生成模块，用于对获取到的原始医学图像进行图像分割，得到目标区域对应的自动勾画数据；

渲染模型生成模块，用于根据所述原始医学图像和所述自动勾画数据，生成包含所述目标区域的自动勾画轮廓的三维渲染模型；

修正轨迹获取模块，用于监听所述三维渲染模型对应的交互操作事件，获取所述自动勾画轮廓对应的修正轨迹；

更新结果输出模块，用于基于所述修正轨迹，得到所述自动勾画轮廓的更新结果。

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，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6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。