[发明专利]结节检测装置和方法

权利要求书

1.一种结节检测装置，包括：

计算机可读存储介质，用于存储可由处理器执行的指令；

处理器，用于执行所述指令以实现如下步骤：

获取标记有结节信息的第一医学图像；

根据所述第一医学图像生成包含结节的训练数据块；

根据所述结节信息和所述训练数据块生成标签矩阵；

利用所述训练数据块和所述标签矩阵对卷积神经网络进行训练，以得到适于检测结节的网络模型；以及

利用所述网络模型对第二医学图像进行结节检测，以在所述第二医学图像确定结节区域；

其中，所述根据所述第一医学图像生成包含结节的训练数据块，包括：

根据所述第一医学图像的窗宽窗位信息对所述第一医学图像进行预处理，以使所述第一医学图像的CT值归一化和/或使所述第一医学影像的像素间隔统一；

在预处理后的所述第一医学影像中随机选取包含结节的数据块，以得到所述训练数据块。

2.根据权利要求1所述的结节检测装置，其特征在于，根据所述结节信息和所述训练数据块生成标签矩阵的步骤包括：

利用所述卷积神经网络对所述训练数据块进行卷积，以得到卷积后的第一特征图；

将所述第一特征图的每一点映射到所述第一医学图像中，以得到第一映射区域；

在所述第一映射区域中选取多个第一候选区域；以及

根据所述多个第一候选区域与经标记的结节区域的交并比和位置偏移生成所述标签矩阵；

其中，所述经标记的结节区域由所述结节信息确定。

3.根据权利要求1所述的结节检测装置，其特征在于，所述卷积神经网络包括特征提取网络、检测网络和代价层，所述检测网络位于所述特征提取网络和所述代价层之间，或位于不同层次的所述特征提取网络中。

4.根据权利要求3所述的结节检测装置，其特征在于，所述特征提取网络包括残差网络、基础为VGG网络的特征金字塔网络和基础为残差网络的特征金字塔网络中的一种或多种。

5.根据权利要求3所述的结节检测装置，其特征在于，所述特征提取网络包括多个卷积层，并且在相邻两个卷积层之间设置有一个激活层和一个批量归一化层。

6.根据权利要求3所述的结节检测装置，其特征在于，所述检测网络包括第一卷积层组和第二卷积层组，所述第一卷积层组包括一个或四个卷积核大小为3*3的卷积层，所述第二卷积层组包括一个或二个卷积核大小为1*1的卷积层。

7.根据权利要求1所述的结节检测装置，其特征在于，利用所述网络模型对第二医学图像进行结节检测，以在所述第二医学图像确定结节区域的步骤包括：

根据所述第二医学图像生成检测数据块；

利用所述网络模型对所述检测数据块进行结节检测，以得到第二特征图和偏移矩阵；

确定所述第二特征图的每一点对应的多个第二候选区域；以及

根据所述第二候选区域和所述偏移矩阵在所述第二医学图像确定结节区域。

8.一种结节检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取第一医学图像，所述第一医学图像标记有结节信息；

训练数据块生成模块，用于根据所述第一医学图像的窗宽窗位信息对所述第一医学图像进行预处理，以使所述第一医学图像的CT值归一化和/或使所述第一医学影像的像素间隔统一，并在预处理后的所述第一医学影像中随机选取包含结节的数据块，生成训练数据块；

标签矩阵生成模块，用于根据所述结节信息和所述训练数据块生成标签矩阵；

网络模型生成模块，用于利用训练数据块和标签矩阵对卷积神经网络进行训练，以得到适于检测结节的网络模型；

结节检测模块，用于利用所述网络模型对第二医学图像进行结节检测，以在所述第二医学图像确定结节区域。