[发明专利]一种基于深度学习的CT图肺结节检测方法

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的CT图肺结节检测方法，包括：S01：获得肺部CT图像，并转换为DICOM格式的图像；S02：获取图像的病人信息及CT图的长和宽及图片像素之间的间隔；同时对图像的CT值进行归一化预处理；S03：对步骤S02预处理完成的CT图像进行肺容积分割，只保留肺部的图像；S04：对图像进行候选结节检测，使用U‑net卷积神经网络，找到候选结节的位置，输出一张带有候选结节位置标记的二维图像；S05：在获取到候选结节之后，将候选结节送入消除假阳性的分类器进行二次检测。本发明通过实现肺部结节自动检测，减少了肺结节标注需要大量医疗资源的问题，为肺癌病人提前发现了治疗，降低死亡率的机会。

技术领域

本发明涉及一种基于深度学习的CT图肺结节检测方法。

背景技术

随着人口数量、肺部医疗需求的不断增加，迫切需要在肺部医疗方面加快结节检测速度与质量。传统的肺部结节检测主要靠的是进行CT扫描之后人工筛选，即使是具有丰富经验的医生在进行结节筛选的时候也需要大量的时间。绝大多数临床诊断肺癌病例已多为晚期，失去手术治疗机会，肺癌预后极差。

得益于人工智能技术的发展，各类行业中的原本需要大量人工的任务效率都得到的提升。其中人工智能技术中的深度卷积神经网络在物体检测与分割方面有着出色的表现。物体检测指的是应用特殊的深度神经网络模型得到物体在图片中的位置并得到一固定面积的框将物体包含于内。而物体分割指的是在一张图片中不仅仅找出物体的位置并且用紧贴物体的轮廓的图形将图体圈出来。

实施对肺结节的检测的目的是改善肺癌生存，提前进行治疗，降低肺癌死亡率，但是此项工作需要医生投入大量的精力，效率较低，若对每个病人都进行筛查则耗费大量的医疗资源，且依赖医生的主观判断，多个医生对同一个病人的CT图进行判定可能有不同的结果。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于深度学习的CT图肺结节检测方法，能自动根据肺部的CT图像进行检测，减少医生的负担。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于深度学习的CT图肺结节检测方法，包括以下步骤：

S01：获得肺部CT图像，并转换为DICOM格式的图像；

S02：获取转换为DICOM格式的图像的格式数据中的病人信息及CT图的长和宽及图片像素之间的间隔；同时对图像的CT值进行归一化预处理，并对一定范围以外的图像CT值都统一为端点值；

S03：对步骤S02预处理完成的CT图像进行肺容积分割，只保留肺部的图像；

S04：对图像进行候选结节检测，使用U-net卷积神经网络，找到候选结节的位置，输出一张带有候选结节位置标记的二维图像；

S05：在获取到候选结节之后，将候选结节送入消除假阳性的分类器进行二次检测；

其中步骤S04包括以下子步骤：

S041：输入一组大小为128*128、有32层的肺容积分割完成的图像；

S042：进行卷积核为2*2的最大池化，将原始图像转换成特征图大小为64*64，数量为32层的图像；

S043：再进行2*2的最大池化，将64*64*32的图像转换成特征图大小为32*32、数量为32层的图像；同时又为了增加特征图的数量，此处使用了两种不同的卷积核，最终特征图的数量变为32*2＝64，即得到了特征图大小为32*32，数量为64的图像；

S044：再进行2*2的最大池化，将32*32*64的图像转换成特征图大小为16*16，数量为64层的图像；

S045：再进行2*2的最大池化，将16*16*64的图像转换成特征图大小为8*8，数量为64层的图像；