(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 202210602333.6 (22)申请日 2022.05.30 (71)申请人 北京联影智能影 像技术研究院 地址 100089 北京市海淀区永腾北路9号院 3号楼4层 (72)发明人 刘晓鸣　吴青霞　 (74)专利代理 机构 北京华进京联知识产权代理 有限公司 1 1606 专利代理师 朱五云 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06T 7/30(2017.01)G06T 5/00(2006.01) G16H 30/20(2018.01) G16H 50/20(2018.01) G06T 5/50(2006.01) G06T 7/70(2017.01) G06V 10/74(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 模板影像库 的生成方法、 目标定位方法、 装 置和存储介质 (57)摘要 本申请涉及一种模板影像库的生 成方法、 目 标定位方法、 装置和存储介质。 该模板影像库的 生成方法包括： 获取目标部位的多个具有不同属 性信息的样本影像集， 针对各样本影像集， 分别 构建各样 本影像集对应的模板影像； 根据各样本 影像集对应的模板影像， 建立目标部位的预设模 板影像库； 其中， 预设模板影像库中包括多个与 不同属性信息对应的目标部位的模板影像； 本申 请实施例中提供了一种目标部位的模板影像的 生成方法， 提高了模板影像的可实施 性和可操作 性； 另外， 本实施例中一个目标部位对应多个模 板影像， 使得目标部位的模板影像的分类粒度更 细， 模板影像与待测对象之间的匹配程度更高， 提高了对待测对象的目标部位进行分析后的分 析结果的准确性。 权利要求书3页 说明书15页 附图5页 CN 115049596 A 2022.09.13 CN 115049596 A 1.一种模板影 像库的生成方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取目标部位的多个样本影 像集； 每个所述样本影 像集对应的属性信息不同； 针对各所述样本影 像集， 分别构建各 所述样本影 像集对应的模板影 像； 根据各所述样本影像集对应的模板影像， 建立所述目标部位的预设模板影像库； 所述 预设模板影 像库中包括多个与不同属性信息对应的所述目标部位的模板影 像。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述针对各所述样本影像集， 分别构建各 所述样本影 像集对应的模板影 像， 包括： 针对各所述样本影像集， 对所述样本影像集中的样本影像进行多级聚类操作， 得到与 每级聚类操作对应的至少一个样本子集； 所述样本子集包括多个满足聚类条件的样本影 像； 针对与每级聚类操作对应的至少一个样本子集， 根据与 所述级别聚类操作对应的各所 述样本子集中的各样本影 像， 确定各 所述样本 子集对应的第一模板影 像； 根据各所述样本子集对应的所述第 一模板影像， 确定与 所述级别聚类操作对应的第 二 模板影像； 根据与每级聚类操作对应的所述第二模板影像， 确定所述样本影像集对应的模板影 像。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述对所述样本影像集中的样本影像进行 多级聚类操作， 得到与每级聚类操作对应的至少一个样本 子集， 包括： 对所述样本影像集中的样本影像进行第 一级聚类操作， 得到与 所述第一级聚类操作对 应的多个候选样本 子集； 判断各所述候选样本子集是否满足聚类条件； 所述 聚类条件包括所述候选样本子集中 的样本影 像数量大于或等于所述预设阈值； 若是， 则将所述 候选样本 子集作为与所述第一级聚类操作对应的样本 子集； 若否， 则对不满足所述聚类条件的各所述候选样本子集进行第二级聚类操作， 直至满 足聚类截止条件为止， 得到与每级聚类操作对应的至少一个样本 子集。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据与 所述级别聚类操作对应的各所 述样本子集中的各样本影 像， 确定各 所述样本 子集对应的第一模板影 像， 包括： 针对与所述级别聚类操作对应的各所述样本子集， 将所述样本子集中的各样本影像分 别输入至预设配准模型中， 得到所述样本 子集中的各样本影 像分别对应的中间样本影 像； 对所述样本子集中的各样本影像分别对应的中间样本影像进行融合处理， 得到所述样 本子集对应的第一模板影 像。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述将所述样本子集中的各样本影像分别 输入至预设配准模型中， 得到所述样本子集中的各样本影像分别对应的中间样本影像， 包 括： 从所述样本 子集中的各样本影 像中， 确定参 考样本影 像； 将所述参考样本影像和各浮动样本影像分别输入至预设配准模型中， 得到各所述浮动 样本影像映射至所述参考样本影像的形变场； 所述浮动 样本影像为所述样本子集中除所述 参考样本影 像之外的样本影 像； 针对各所述浮动样本影像， 根据与 所述浮动样本影像对应的所述形变场对所述浮动样权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115049596 A 2本影像进行配准， 得到与各 所述浮动样本影 像对应的中间样本影 像。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述从所述样本子集中的各样本影像中， 确定参考样本影 像， 包括： 分别计算所述样本子集中的第一样本影像和除所述第一样本影像之外的第二样本影 像之间的均方误差； 其中， 所述第一样本影 像为所述样本 子集中的任一个样本影 像； 对所述均方误差进行求和， 得到所述均方误差的求和结果； 从所述求和结果中确定最小的求和结果， 将与 所述最小的求和结果对应的所述第 一样 本影像， 作为所述 参考样本影 像。 7.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述对所述样本子集中的各样本影像分别 对应的中间样本影 像进行融合处 理， 确定所述样本 子集对应的第一模板影 像， 包括： 对所述样本子集中的各样本影像分别对应的中间样本影像进行均值化处理， 得到所述 样本子集对应的第一模板影 像。 8.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据各所述样本子集对应的所述第 一 模板影像， 确定与所述级别聚类操作对应的第二模板影 像， 包括： 将各所述样本子集对应的所述第 一模板影像分别 输入至预设配准模型中， 得到各所述 第一模板影 像分别对应的中间模板影 像； 对各所述第 一模板影像分别对应的中间模板影像进行融合处理， 得到与所述级别聚类 操作对应的第二模板影 像。 9.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据与每级聚类操作对应的所述第 二 模板影像， 确定所述样本影 像集对应的模板影 像， 包括： 将与每级聚类操作对应的所述第 二模板影像分别 输入至预设配准模型中， 得到各所述 第二模板影 像分别对应的中间模板影 像； 对各所述第 二模板影像分别对应的中间模板影像进行融合处理， 得到所述样本影像集 对应的模板影 像。 10.一种目标定位方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取待测对象的目标部位的医学影 像； 根据所述待测对象的属性信 息， 从预设模板影像库中获取与 所述待测对象的属性信 息 相匹配的所述目标部位的目标模板影 像； 根据所述目标部位的医学影像及所述目标部位的目标模板影像， 对所述目标部位中的 待定位目标进行定位， 得到所述待定位目标的位置信息； 其中， 所述预设模板影 像库为采用如权利要求1至9任一项所述的方法生成的。 11.一种模板影 像库的生成装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取目标部位的多个样本影像集； 每个所述样本影像集对应的属性信 息不同； 构建模块， 用于针对各 所述样本影 像集， 分别构建各 所述样本影 像集对应的模板影 像； 建立模块， 用于根据各所述样本影像集对应的模板影像， 建立所述目标部位的预设模 板影像库； 所述预设模板影像库中包括多个与不同属性信息对应的所述目标部位的模板影 像。 12.一种目标定位装置， 其特 征在于， 所述装置包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115049596 A 3