图像的分割方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及医学图像技术领域，尤其涉及一种图像的分割方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

医学图像是指为了医疗或医学研究，对人体或人体某部分，以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程。它包含以下两个相对独立的方向：医学成像系统(medicalimaging system)和医学图像处理(medical image processing)。前者是指图像形成的过程，包括对成像机理、成像设备、成像系统分析等问题；后者是指对已经获得的医学图像作进一步的处理，例如对医学图像进行去噪、分割等，并以此作为后续的临床诊断、治疗等辅助手段。

目前对医学图像的分割分为两种：一种是物理是手动勾画出感兴趣区域并将感兴趣区域分割出来；另一种是利用神经网络模型自动勾画出感兴趣区域并将感兴趣区域分割出来。其中，手动勾画的方式需要物理师在医学图像进行勾画，比较耗时耗力，也存在不同物理师的勾画标准不统一的问题。而自动勾画的方式，需要对大量的已治疗病例的医学图像进行学习，由于输入的医学图像往往比实际所需勾画的感兴趣区域大很多，经常会出现自动勾画时错误地勾画到其他区域的情况，导致自动分割后再进行校正的操作量比较大。

发明内容

本发明的目的在于提供一种图像的分割方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，用于解决对医学图像进行分割时耗时耗力或不够准确的问题。

为了达到上述目的，本发明提供了一种图像的分割方法，包括：

提供医学图像；

在所述医学图像中设置表征所述感兴趣区域的三维区域；以及，

截取所述三维区域内的所述医学图像的数据并输入预设的分割模型中，以分割出所述感兴趣区域中的目标区域。

可选的，所述医学图像为三维图像，在所述医学图像中设置表征所述感兴趣区域的三维区域步骤包括：

在一视图上选取具有所述感兴趣区域的医学图像，勾画出一个二维区域；

在另一视图上选取具有所述感兴趣区域的医学图像，勾画出另一个二维区域；以及，

利用勾画出的两个二维区域拟合成所述三维区域。

可选的，两个二维区域均为矩形，所述三维区域为长方体。

可选的，所述三维区域为容纳两个二维区域的最小长方体。

可选的，在所述医学图像中设置表征所述感兴趣区域的三维区域步骤包括：

在三个视图上分别选取所述感兴趣区域的边界所在的两个医学图像，三个视图上选取的医学图像围合成所述三维区域。

可选的，在所述医学图像中设置表征所述感兴趣区域的三维区域步骤包括：

在一视图上选取具有所述感兴趣区域的医学图像，勾画出一个二维区域；以及，

在所述视图上选取所述感兴趣区域的边界所在的两个医学图像，所述二维区域的边界与选取的两个医学图像限定出所述三维区域。

可选的，在所述医学图像中设置表征所述感兴趣区域的三维区域步骤包括：

利用容差法或能量场法在所述医学图像中选取表征所述感兴趣区域的闭合区域；以及，

将容纳所述闭合区域的最小长方体作为所述三维区域。

本发明还提供了一种图像的分割系统，包括：

图像提供模块，用于提供医学图像；

区域选取模块，用于在所述医学图像中设置表征所述感兴趣区域的三维区域；以及，

输入模块，用于截取所述三维区域内的所述医学图像并输入预设的分割模型中，以分割出所述感兴趣区域中的目标区域。

本发明还提供了一种电子设备，

存储器，用于存储一个或多个程序；以及，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现所述图像的分割方法。

本发明还供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述图像的分割方法。

在本发明提供的图像的分割方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质中，先在医学图像中设置表征感兴趣区域的三维区域，截取所述三维区域内的所述医学图像的数据输入预设的分割模型中，以分割出所述感兴趣区域中的目标区域。由于输入所述分割模型中的是截取的所述三维区域内的所述医学图像的数据，利用所述分割模型分割出的目标区域不会超出所述三维区域，因此可以避免分割错误，提高了分割精度，也减少了后期物理师修改及校正的工作量，避免了病人因不精确分割导致的误诊；同时，输入所述分割模型中的图像更小，可以减少分割时间和运算量，提高分割效率。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的图像的分割方法的流程图；

图2a～图2c为本发明实施例一提供的在第一视野上选取具有感兴趣区域的医学图像并勾画出第一二维区域的流程图；

图3a～图3c为本发明实施例一提供的在第二视野上选取具有感兴趣区域的医学图像并勾画出第二二维区域的流程图；

图4为本发明实施例一提供的将第一二维区域和第二二维区域拟合成三维区域的示意图；

图5a为本发明实施例一提供的将第一二维区域和第三二维区域拟合成三维区域的示意图；

图5b为本发明实施例一提供的将第二二维区域和第三二维区域拟合成三维区域的示意图；

图6为本发明实施例一提供的利用分割模型分割出的感兴趣区域中的目标区域的示意图；

图7a为本发明实施例二提供的在第一视野上选取感兴趣区域的边界所在两个医学图像的示意图；

图7b为本发明实施例二提供的在第二视野上选取感兴趣区域的边界所在两个医学图像的示意图；

图7c为本发明实施例二提供的在第三视野上选取感兴趣区域的边界所在两个医学图像的示意图；

图8为本发明实施例四提供的利用二维区域的边界与选取的两个医学图像限定出所述三维区域的示意图；

图9为本发明实施例五提供的图像的分割系统的结构框图；

其中，附图标记为：

10-图像提供模块；20-区域选取模块；30-输入模块；

D1-第一二维区域；D2-第二二维区域；D3-第三二维区域；H-三维区域；

Q1、Q2-中心点。

具体实施方式

下面将结合示意图对本发明的具体实施方式进行更详细的描述。根据下列描述，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。

为解决现有技术的问题，本实施例提供了一种图像的分割方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。

需要说明的是，本发明实施例的图像的分割方法可应用于本实施例的相似题的图像的分割系统，该图像的分割系统可被配置于电子设备上。其中，该电子设备可以是个人计算机、移动终端等，该移动终端可以是手机、平板电脑等具有各种操作系统的硬件设备。

实施例一

图1是本发明实施例提供的图像的分割方法的流程图。如图1所示，本实施例提供了一种图像的分割方法，包括步骤S100、步骤S200及步骤S300。

步骤S100：提供医学图像。

具体的，本实施例中的医学图像例如为三维图像，所述医学图像至少在三个视野上均具有若干医学图像，所述视野可以是沿患者的正面的视野、沿患者的侧面的视野或沿垂直于患者的正面和侧面的视野。可以理解的是，所述医学图像可以通过直接拍摄患者的三个视野上的医学图像得到；或者，也可以仅拍摄患者一个视野上的医学图像，另外两个视野上的医学图像则通过三维重建的方式获取，进而得到所述医学图像。

所述医学图像为某一种特定模态的图像，也可以为某一种分辨率的图像，还可以为多种模态或多种分辨率的图像。所述医学图像可以为磁共振成像 (Magnetic ResonanceImaging，MRI)图像，也可以为电子计算机断层扫描 (Computed Tomography，CT)图像，还可以为正电子发射计算机断层扫描(Positron Emission Computed Tomography，PET)图像，还可以为超声图像等。以所述医学图像为MRI图像为例，MRI图像可以为T1加权图像，也可以为T2加权图像，还可以为表观弥散系数(Apparent Diffusion Coefficient，ADC)、扩散加权成像 (Diffusion Weighted Imaging，DWI)图像。

具体而言，计算机设备可以通过对扫描设备采集到的患者的待检查部位的数据进行三维重建，从而得到所述医学图像。当然，所述医学图像也可以预先重建好，存储在计算机设备中，当需要使用时，直接从计算机设备的存储器中读取所述医学图像。当然，计算机设备也可以从外部设备中获取所述医学图像。比如，将所述医学图像存储在云端，当需要使用时，计算机设备从云端获取该患者的医学图像。本实施例对获取所述医学图像的方式不做限定。

本实施例中，所述医学图像为断层扫描图像序列，但不应以此为限。

步骤S200：在所述医学图像中设置表征所述感兴趣区域的三维区域。

具体而言，在一视野上选取具有所述感兴趣区域的医学图像，勾画出第一二维区域；在另一视图上选取具有所述感兴趣区域的医学图像，勾画出第二二维区域；利用所述第一二维区域及所述第二二维区域拟合成所述三维区域。本实施例中，将沿垂直于患者的正面和侧面的视野作为第一视野，将沿患者的正面的视野作为第二视野，将沿所述沿患者的侧面的视野作为第三视野，所述第一维视野、所述第二视野及所述第三视野之间彼此相互垂直，但不应以此为限。

图2a～图2c为本实施例提供的在第一视野上选取具有感兴趣区域的医学图像并勾画出第一二维区域的流程图。如图2a所示，物理师查看所述第一视野上的若干医学图像，并在所述第一视野的若干医学图像中选取出一个具有所述感兴趣区域的医学图像。如图2b所示，物理师在选取的所述医学图像中找到所述感兴趣区域的中心点Q1，应理解，由于所述感兴趣区域通常是不规则的，所以本实施例中所指的所述中心点Q1仅是通过人眼观测的所述感兴趣区域的中心，并非一定为所述感兴趣区域的绝对中心位置。如图2c所示，以所述中心点Q1 为中心，在所述医学图像中勾画出所述第一二维区域D1，所述第一二维区域 D1能够在所述第一视野上表征所述感兴趣区域。

图3a～图3c为本实施例提供的在第二视野上选取具有感兴趣区域的医学图像并勾画出第二二维区域的流程图。如图3a所示，物理师查看所述第二视野上的若干医学图像，并在所述第二视野的若干医学图像中选取出一个具有所述感兴趣区域的医学图像，此时选取的所述医学图像上的感兴趣区域应与在所述第一视野上选取的所述医学图像上的感兴趣区域一致。如图3b所示，物理师在选取的所述医学图像中找到所述感兴趣区域的中心点Q2，应理解，由于所述感兴趣区域通常是不规则的，所以本实施例中所指的所述中心点Q2仅是通过人眼观测的所述感兴趣区域的中心，并非一定为所述感兴趣区域的绝对中心位置。如图3c所示，以所述中心点Q2为中心，在所述医学图像中勾画出所述第二二维区域D2，所述第二二维区域D2能够在所述第二视野上表征所述感兴趣区域。

本实施例中，所述第一二维区域D1及所述第二二维区域D2均具有预设形状，所述预设形状可以是矩形、椭圆形，还可以是根据不同组织特征预设的特定形状，从而能够更好的适应不同组织的分割需求。例如对于肿瘤，预设形状可以是圆形或椭圆形；对于骨头，预设形状可以是此骨头对应的模型的形状。本实施例中，所述第一二维区域D1及所述第二二维区域D2均为矩形，优选地，所述第一二维区域D1是在所述第一视野上能够表征所述感兴趣区域的最小矩形，所述第二二维区域D2是在所述第二视野上能够表征所述感兴趣区域的最小矩形，从而便于后续的处理，这将在下文中描述。

应理解，本实施例通过寻找所述感兴趣区域的中心点的方式勾画出所述第一二维区域D1及所述第二二维区域D2，从而使得所述感兴趣区域在对应的视野上大致能够被所述第一二维区域D1及所述第二二维区域D2限定出来，然而本发明并不限于此，只要能够勾画出表征所述感兴趣区域的第一二维区域D1及第二二维区域D2的方式均在本发明的保护范围之内，例如不寻找所述感兴趣区域的中心点，而是直接勾画出所述第一二维区域D1及所述第二二维区域D2。

本实施例中，所述三维区域为能够容纳所述第一二维区域D1及所述第二二维区域D2的长方体。进一步地，所述第一二维区域D1为在所述第一视野上能够表征所述感兴趣区域的最小矩形框，且所述所第二二维区域D2为在所述第二视野上能够表征所述感兴趣区域的最小矩形框时，所述三维区域为能够表征所述感兴趣区域的最小长方体。

图4为本实施例提供的利用第一二维区域及第二二维区域拟合成三维区域的示意图。如图4所示，由于所述第一视野与所述第二视野是相互垂直的，所述第一二维区域D1与所述第二二维区域D2也应相互垂直。所述第一二维区域 D1及所述第二二维区域D2可以分别限定出一长方体在所述第一视野及所述第二视野上的表面，然后在所述第一视野上以所述第二二维区域D2的对边为边界，在所述第二视野上以所述第一二维区域D1为边界，即可拟合成一长方体作为所述三维区域H，所述三维区域H是能够容纳所述第一二维区域D1及所述第二二维区域D2的最小长方体。

图5a为本实施例提供的利用第一二维区域及第三二维区域拟合成三维区域的示意图。如图5a所示，作为可选实施例，也可以在第三视野上选取具有感兴趣区域的医学图像并勾画出第三二维区域D3，由于所述第一视野与所述第三视野是相互垂直的，所述第一二维区域D1与所述第三二维区域D3也应相互垂直。所述第一二维区域D1及所述第三二维区域D3可以分别限定出一长方体在所述第一视野及所述第三视野上的表面，然后在所述第一视野上以所述第三二维区域D3的对边为边界，在所述第三视野上以所述第一二维区域D1为边界，也可拟合成一长方体作为所述三维区域H，所述三维区域H是能够容纳所述第一二维区域D1及所述第三二维区域D3的最小长方体。

图5b为本实施例提供的利用第二二维区域及第三二维区域拟合成三维区域的示意图。如图5b所示，作为可选实施例，也可以在第三视野上选取具有感兴趣区域的医学图像并勾画出第三二维区域D3，由于所述第二视野与所述第三视野是相互垂直的，所述第二二维区域D2与所述第三二维区域D3也应相互垂直。所述第二二维区域D2及所述第三二维区域D3可以分别限定出一长方体在所述第二视野及所述第三视野上的表面，然后在所述第二视野上以所述第三二维区域D3的对边为边界，在所述第三视野上以所述第二二维区域D2为边界，也可拟合成一长方体作为所述三维区域H，所述三维区域H是能够容纳所述第二二维区域D2及所述第三二维区域D3的最小长方体。

在另一个实施例中，所述第一二维区域D1、第二二维区域D2和第三二维区域D3可以是互为预设角度，预设角度可以是根据需要分割的组织决定。例如对于心脏的图像，分割心脏时可以根据心底面(后面观)和膈面(后下面观) 来决定；分割心包腔时可以是根据左侧面观和前面观来决定；分割冠脉时可以根据胸骨面和膈面、或左前斜面观和右前斜面观来决定。

步骤S300：截取所述三维区域内的所述医学图像的数据并输入预设的分割模型中，以分割出所述感兴趣区域中的目标区域。

具体的，以所述三维区域为界限截取所述三维区域内的医学图像的数据，并将截取的所述医学图像的数据输入所述分割模型中，从而分割出所述感兴趣区域中的目标区域。图6为本实施例提供的利用分割模型分割出感兴趣区域中的目标区域的示意图。如图6所示，利用所述分割模型分割出的所述感兴趣区域中的目标区域不会超出所述三维区域，因此可以避免分割错误，提高了分割精度，也减少了后期物理师修改及校正的工作量，避免了病人因不精确分割导致的误诊。并且，由于对所述医学图像的数据进行了截取，输入所述分割模型中的图像更小，可以减少分割时间和运算量，提高分割效率，本实施例中，所述三维区域为能够表征所述感兴趣区域的最小长方体，因此可以最小化输入所述分割模型中的图像，进一步提高减少分割时间和运算量，提高分割效率。

本实施例中，所述分割模型例如可以是预先训练好的神经网络模型，将截取的所述医学图像的数据输入所述分割模型中后，所述分割模型可以自动地分割出所述感兴趣区域中的目标区域。所述分割模型可以是现有的分割模型中的任一种，例如可以为U-Net模型、Deepmedic模型、V-Net模型、PSPNet模型或者DeepLab模型等。

在本实施例中，由于分割模型的训练样本一般是天然的断层扫描图像序列，其形状一般为长方形；因此勾画出长方形的感兴趣区域并输入此分割模型，可以更加快速、准确地获得分割结果，其分割失败和错误的概率更小。

进一步地，分割出所述感兴趣区域之后，物理师可以对图像的分割结果进行评估，将评估后产生的反馈信息反馈给所述分割模型进行在线学习。应理解，由于深度学习的模型容易过拟合到训练集上，而不同医院的医学图像往有差异，应用在线学习的方式可以增强所述分割模型分割的准确性以及普适性。

在分割出所述感兴趣区域之后，物理师可以对分割的图像进行后处理，例如手动添加、删除或修改勾画的区域，得到最终的分割结果，此处不再过多赘述。

实施例二

与实施例一的区别在于，本实施例在所述医学图像中设置表征所述感兴趣区域的三维区域时，在三个视野上均选取所述感兴趣区域的边界所在的两个医学图像，三个视野上选取的医学图像围合成所述三维区域。

图7a为本实施例提供的在第一视野上选取感兴趣区域的边界所在两个医学图像的示意图。如图7a所示，物理师查看所述第一视野上的若干医学图像，并在所述第一视野的若干医学图像中选取出所述感兴趣区域的边界所在的两个医学图像。也即是说，在所述第一视野上的若干医学图像中，这两个医学图像是所述感兴趣区域的上下边界(相对于人体来说)所在的医学图像。将在所述第一视野上选取的两个医学图像分别设为顶层和设为底层。

图7b为本实施例提供的在第二视野上选取感兴趣区域的边界所在两个医学图像的示意图。如图7b所示，物理师查看所述第二视野上的若干医学图像，并在所述第二视野的若干医学图像中选取出所述感兴趣区域的边界所在的两个医学图像。也即是说，在所述第二视野上的若干医学图像中，这两个医学图像是所述感兴趣区域的前后边界(相对于人体来说)所在的医学图像。将在所述第二视野上选取的两个医学图像分别设为前界和设为后界。

图7c为本实施例提供的在第三视野上选取感兴趣区域的边界所在两个医学图像的示意图。如图7c所示，物理师查看所述第三视野上的若干医学图像，并在所述第三视野的若干医学图像中选取出所述感兴趣区域的边界所在的两个医学图像。也即是说，在所述第三视野上的若干医学图像中，这两个医学图像是所述感兴趣区域的左右边界(相对于人体来说)所在的医学图像。将在所述第三视野上选取的两个医学图像分别设为内界和设为外界。

应理解，选取的六个医学图像即可围合成一长方体作为所述三维区域，相当于选取出所述三维区域的六个表面，所述三维区域的每个表面均为一个选取的医学图像的一部分。

本实施例通过在三个视野上均选取两个医学图像的方式围合成所述三维区域，相较于实施例一来说，物理师无需手动勾画矩形框，工作量更小，效率更高。

实施例三

与实施例一及实施例二的区别在于，本实施例在所述医学图像中设置表征所述感兴趣区域的三维区域时，利用容差法或能量场法在所述医学图像中选取表征所述感兴趣区域的闭合区域，并将能够容纳所述闭合区域的最小长方体作为所述三维区域。

具体而言，所述感兴趣区域相较于其他区域通常具有不同的特征，而所述感兴趣区域的内部的特征是一致的，所述特征例如是像素的灰度或像素的对比度等，基于此，本实施例中，利用容差法在所述医学图像中选取表征所述感兴趣区域的闭合区域时，是将所述感兴趣区域的内部的特征看成一体(区别于其他区域)，例如物理师选取一个像素，可以自动勾画出与选取的像素周围的与选取的像素特征一致所有像素作为所述闭合区域。

进一步地，所述感兴趣区域内部的组织本身的结构以及能量与其他区域是不同的，利用能量场法在所述医学图像中选取表征所述感兴趣区域的闭合区域时，是将所述感兴趣区域作为一个能量场，从而选取出表征所述感兴趣区域的闭合区域。

利用容差法或能量场法在所述医学图像中选取的所述闭合区域通常是不规则的图形，为了避免后续截取的所述医学图像不规则，本实施例中，将能够容纳选取的所述感兴趣区域的最小方形框作为所述三维区域。

应理解，上述提到的物理师选取一个像素仅是一种提供所述特征的方式，本发明并不限于通过选取像素的方式提供所述特征，物理师也可以手动输入所述特征，此处不再一一解释说明。

相较于实施例一和实施例二来说，本实施例更加便捷，物理师的工作量更小，效率更高。

实施例四

与实施例一、实施例二及实施例三的区别在于，本实施例在所述医学图像中设置表征所述感兴趣区域的三维区域时，首先在一视图上选取具有所述感兴趣区域的医学图像，勾画出一个二维区域，然后在所述视图上选取所述感兴趣区域的边界所在的两个医学图像，所述二维区域的边界与选取的两个医学图像限定出所述三维区域。

具体而言，如图2a～图2c所示，物理师查看所述第一视野上的若干医学图像，并在所述第一视野的若干医学图像中选取出一个具有所述感兴趣区域的医学图像，并在所述医学图像中勾画出所述第一二维区域D1。如图7a所示，物理师查看所述第一视野上的若干医学图像，并在所述第一视野的若干医学图像中选取出所述感兴趣区域的边界所在的两个医学图像，将在所述第一视野上选取的两个医学图像分别设为顶层和设为底层。

图8为本实施例提供的利用二维区域的边界与选取的两个医学图像限定出所述三维区域的示意图。如图8所示，以所述第一二维区域D1为周向的边界，所述第一视野上选取的两个医学图像(图8中的顶层和底层)作为上下边界，即可限定出所述三维区域。

应理解，作为可选实施例，也可以利用所述第二二维区域D2与所述第二视野上选取的所述感兴趣区域的边界所在的两个医学图像限定出所述三维区域，或者利用所述第三二维区域D3与所述第三视野上选取的所述感兴趣区域的边界所在的两个医学图像限定出所述三维区域，此处不再一一举例说明。

实施例五

本实施例提供了一种图像的分割系统。图9为本实施例提供的图像的分割系统的结构框图，如图9所示，所述图像的分割系统包括：

图像提供模块10，用于提供医学图像；

区域选取模块20，用于在所述医学图像中设置表征所述感兴趣区域的三维区域；以及，

输入模块30，用于截取所述三维区域内的所述医学图像的数据并输入预设的分割模型中，以分割出所述感兴趣区域中的目标区域。

进一步地，本实施例还提供了一种电子设备，可以用于图像的分割。该电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当一个或多个程序被一个或多个所述处理器执行，使得一个或多个所述处理器实现如上述实施例提出的图像的分割方法。

本实施例中，所述处理器及所述存储器均为一个，所述处理器和所述存储器可以通过总线或其他方式连接。

存储器作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的图像的分割方法对应的程序指令/模块。处理器通过运行存储在所述存储器中的软件程序、指令以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的图像的分割方法。

所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。此外，图像的分割方法的存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，所述存储器可进一步包括相对于所述处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

本实施例提出的电子设备与上述实施例提出的图像的分割方法属于同一发明构思，未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述实施例，并且本实施例与上述实施例具有相同的有益效果。

本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被所述处理器执行时实现如上述实施例提出的图像的分割方法。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器 (Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。

综上，在本实施例提供的分割方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质中，先在医学图像中设置表征感兴趣区域的三维区域，截取所述三维区域内的所述医学图像的数据输入预设的分割模型中，以分割出所述感兴趣区域中的目标区域。由于输入所述分割模型中的是截取的所述三维区域内的所述医学图像的数据，利用所述分割模型分割出的目标区域不会超出所述三维区域，因此可以避免分割错误，提高了分割精度，也减少了后期物理师修改及校正的工作量，避免了病人因不精确分割导致的误诊；同时，输入所述分割模型中的图像更小，可以减少分割时间和运算量，提高分割效率。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、电子设备、计算机可读存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

上述仅为本发明的优选实施例而已，并不对本发明起到任何限制作用。任何所属技术领域的技术人员，在不脱离本发明的技术方案的范围内，对本发明揭露的技术方案和技术内容做任何形式的等同替换或修改等变动，均属未脱离本发明的技术方案的内容，仍属于本发明的保护范围之内。