基于图结构的支气管分类方法以及装置

本发明公开了基于图结构的支气管分类方法以及装置，其方法实现，包括：获取肺部图像样本数据，提取支气管的二值化分割掩膜，以得到支气管掩膜图像；并输入至卷积神经网络中进行预测，得到高维卷积特征以及第一支气管分割结果；对支气管掩膜图像进行骨架化处理，得到逐点坐标特征；将逐点坐标特征以及高维卷积特征进行组合后输入至点体素图神经网络中进行预测，以得到第二支气管分割结果；基于第一支气管分割结果以及第二支气管分割结果，对卷积神经网络以及点体素神经网络进行迭代训练，并通过训练完成的卷积神经网络，对实际待分割肺部图像进行分割处理。利用点体素神经网络通过卷积特征引导卷积神经网络的学习过程，可提高分类性能。