摘要
本发明公开了一种眼眶CT图像的三维重建方法、系统、设备与介质，涉及图像分割技术领域，包括步骤：获取无标注的眼眶CT图像；基于双路对比学习，在随机水平翻转与旋转基础上，通过基于贝塞尔曲线的非线性强度变换，以及在无标注的眼眶CT图像中随机选择多个子区域进行块内像素置换，生成两个扭曲视图；对两个扭曲视图进行相同权重的编码分析，并对两种分析结果使用投影网络生成固定维度的编码特征表示，通过两个编码特征表示生成互相关矩阵，作为融合不同层次的编码特征；通过对融合后的编码特征进行解码，生成眼眶CT图像的分割结果，并通过分割结果生成三维体数据，重建眼眶表面网格，并计算眼眶容积，获得三维重建眼眶模型。本发明能够在无人工标注的情况下，从大量眼部CT图像中自动学习到眼眶的形态特征，并实现精确的眼眶分割和重建。
