(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 202210542190.4 (22)申请日 2022.05.18 (71)申请人 腾讯科技 （深圳） 有限公司 地址 518057 广东省深圳市南 山区高新区 科技中一路腾讯大厦3 5层 申请人 中国医学 科学院北京协和医院 (72)发明人 秦陈陈　常健博　姚建华　冯铭　 刘翌勋　王任直　陈亦豪　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 彭程 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/136(2017.01)G06T 7/187(2017.01) G06T 7/33(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 数据处理方法、 装置、 设备以及 介质 (57)摘要 本申请实施例提供了一种数据处理方法、 装 置、 设备以及介质， 本申请实施例可以应用于医 学导航、 自动驾驶等各种领域， 该方法包括： 获取 包含基准标记的对象扫描影像， 从对象扫描影像 中获取基准标记对应的掩膜图像， 该掩膜图像用 于表征基准标记在对象扫描影像中的形态； 获取 基准标记对应的仿真标记模型， 根据仿真标记模 型和掩膜图像， 确定基准标记在对象扫描影像中 的体表中心点； 通过视觉导航工具 获取基准标记 对应的空间标记位置， 根据空间标记 位置和体表 中心点， 对对象扫描影像所指示的空间对象执行 导航操作。 采用本申请实施例， 可 以提高标记定 位精度， 进 而可以提高导 航效果。 权利要求书3页 说明书19页 附图9页 CN 115131288 A 2022.09.30 CN 115131288 A 1.一种数据处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取包含基准标记的对象扫描影像， 从所述对象扫描影像中获取所述基准标记对应的 掩膜图像； 所述掩膜图像用于表征 所述基准标记在所述对象扫描影 像中的形态； 获取所述基准标记对应的仿真标记模型， 根据所述仿真标记模型和所述掩膜图像， 确 定所述基准标记在所述对象扫描影 像中的体表中心点； 通过视觉导航工具获取所述基准标记对应的空间标记位置， 根据 所述空间标记位置和 所述体表中心点， 对所述对象扫描影 像所指示的空间对象执 行导航操作。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述从所述对象扫描影像中获取所述基准 标记对应的掩膜图像， 包括： 采用分割阈值对所述对象扫描影像进行分割处理， 得到包含所述基准标记的区域图 像； 获取所述区域图像中所包含的M个连通域， 基于所述M个连通域分别对应的连通域体 积， 在所述M个连通 域中获取 所述基准标记对应的掩膜图像； M为 正整数。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述M个连通域分别对应的连通 域体积， 在所述M个连通 域中获取 所述基准标记对应的掩膜图像， 包括： 获取所述M个连通域分别对应的连通域体积， 基于所述连通域体积对所述M个连通域分 别进行标记， 得到所述M个连通 域分别对应的标识信息； 基于所述标识信息， 将连通域体积属于体积阈值范围内的连通域， 确定为所述对象扫 描影像中所包 含的基准标记； 获取所述基准标记的二值图像， 将所述二值图像确定为所述基准标记对应的掩膜图 像。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述从所述对象扫描影像中获取所述基准 标记对应的掩膜图像， 包括： 将所述对象扫描影像输入至语义分割 模型， 通过所述语义分割 模型输出所述对象扫描 影像对应的标记分割概 率图； 对所述标记分割概 率图中的连通 域进行分离， 得到所述基准标记对应的掩膜图像。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述通过所述语义分割模型输出所述对象 扫描影像对应的标记分割概 率图， 包括： 通过所述语义分割模型中的第一网络层， 对所述对象扫描影像进行下采样处理， 得到 所述对象扫描影 像对应的抽象语义特 征图； 通过所述语义分割模型中的第二网络层， 对所述抽象语义特征图进行上采样处理， 得 到所述对象扫描影 像对应的标记特 征图； 通过所述语义分割模型中的激活网络层， 对所述标记特征图进行特征选择， 得到所述 对象扫描影 像对应的标记分割概 率图。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述通过所述语义分割模型中的第 二网络 层， 对所述语义特 征图进行 上采样处 理， 得到所述对象扫描影 像对应的标记特 征图， 包括： 通过所述语义分割模型中的第二网络层， 对所述语义特征图进行上采样处理， 得到所 述对象扫描影 像对应的标记定位特 征图； 对所述标记定位特 征图和所述对象扫描影 像进行特征融合， 得到所述标记特 征图。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115131288 A 27.根据权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取包含样本标记的样本扫描影像； 所述样本扫描影像包括所述样本标记对应的标签 信息； 将所述样本扫描影像输入至初始分割 模型， 通过所述初始分割 模型输出所述样本扫描 影像对应的样本分割概 率图； 获取所述样本分割概率图和所述标签信 息之间的相似度， 根据 所述相似度确定所述初 始分割模型对应的度量 函数； 基于所述度量函数对所述初始分割 模型的网络参数进行修正， 将包含修正后的网络参 数的初始分割模型确定为所述语义分割模型。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述将所述样本扫描影像输入至初始分割 模型， 通过 所述初始分割模型输出 所述样本扫描影 像对应的样本分割概 率图， 包括： 将所述样本扫描影像输入至初始分割 模型， 通过所述初始分割 模型输出所述样本扫描 影像对应的第一分割概 率图； 对所述样本扫描影像进行数据变换得到变形扫描图像， 将所述变形扫描图像输入至所 述初始分割模型， 通过 所述初始分割模型输出 所述变形扫描图像对应的第二分割概 率图； 根据所述第 一分割概率图和所述第 二分割概率图， 得到所述样本扫描影像对应的样本 分割概率图。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取所述基准标记对应的仿真标记模 型， 包括： 获取所述基准标记对应的空间尺寸信息， 对所述空间尺寸信息执行滤波操作， 得到所 述基准标记对应的滤波数据； 将所述滤波数据封装为键值对集合， 基于渲染窗口对所述键值对集合进行渲染处理， 得到所述基准标记对应的仿真标记模型。 10.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述仿真标记模型和所述掩膜 图像， 确定所述基准标记在所述对象扫描影 像中的体表中心点， 包括： 将所述掩膜图像转换为网格图像， 根据所述仿真标记模型与 所述网格图像之间的对应 点构建变换矩阵； 根据所述变换矩阵和所述仿真标记模型的中心点， 得到所述基准标记在所述对象扫描 影像中的体表中心点。 11.根据权利要求10所述的方法， 其特征在于， 所述仿真标记模型的中心点包括中心点 P1和中心点P2； 所述根据 所述变换矩阵和所述仿真标记模型的中心点， 得到所述基准标记在所述对象 扫描影像中的体表中心点， 包括： 对所述变换矩阵， 以及由所述中心点P1和所述中心点P2所组成的数组进行乘积运算， 得到所述基准标记的中心点F1和中心点F2； 获取所述对象扫描影像所包含的对象的质心， 获取所述中心点F1与所述质心之间的第 一距离， 以及所述中心点F2与所述质心之间的第二距离； 若所述第 一距离小于所述第 二距离， 则将所述中心点F1确定为所述基准标记在所述对 象扫描影 像中的体表中心点。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115131288 A 3