[发明专利]多分辨率医学影像在神经网络中的尺寸自适应预处理方法

权利要求书

1.一种用于深度学习网络中多分辨率医学图像尺寸自适应预处理方法，适于在计算设备中执行，其特征在于：包括如下步骤：

(1)、统一输入深度学习网络中各医学图像像素间物理间距的大小，获得像素/体素层面分辨率不一的医学图像；

(2)、确定医学影像的分块大小和分块步长；

(3)、按照确定的分块大小和分块步长对重采样后的医学图像进行分块操作。

2.根据权利要求1所述的用于深度学习网络中多分辨率医学图像尺寸自适应预处理方法，其特征在于：所述的医学影像为符合DICOM医学影像标准的影像。

3.根据权利要求1所述的用于深度学习网络中多分辨率医学图像尺寸自适应预处理方法，其特征在于：所述的医学影像为二维影像、三维影像或将二维影像进行三维重建得到的三维影像。

4.根据权利要求1所述的用于深度学习网络中多分辨率医学图像尺寸自适应预处理方法，其特征在于：步骤(1)中，通过重采样操作统一输入深度学习网络中各医学图像像素间物理间距。

5.根据权利要求1所述的用于深度学习网络中多分辨率医学图像尺寸自适应预处理方法，其特征在于：步骤(2)中，所述的分块大小为从医学图像中获取的每个分块图像的大小，所述的分块步长为从医学图像中连续获取的两个分块之间像素或体素的间隔。

6.根据权利要求1所述的用于深度学习网络中多分辨率医学图像尺寸自适应预处理方法，其特征在于：步骤(3)中，对医学图像进行连续分块操作的顺序为从左端到右端、从上端到下端，或从左端到右端、从下端到上端，或从右端到左端、从上端到下端，或从右端到左端、从下端到上端。

7.根据权利要求1所述的用于深度学习网络中多分辨率医学图像尺寸自适应预处理方法，其特征在于：步骤(3)中，对医学影像进行连续分块操作时，当分块的位置到达医学影像边缘处若剩余图像尺寸不足以生成一个规定尺寸的分块时，用0补足医学影像边缘，使剩余图像和补足位置符合所需分块的规定尺寸。

8.根据权利要求1所述的用于深度学习网络中多分辨率医学图像尺寸自适应预处理方法，其特征在于：步骤(3)中，初始分块为完整的分块。

9.一种计算设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器；以及

一个或多个程序，其中所述一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，所述的一个或多个程序包括权利要求1-8中任一所述的用于深度学习网络中多分辨率医学图像尺寸自适应预处理方法的指令。

10.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述的一个或多个程序包括指令，所述指令适于由存储器加载并执行上述权利要求1-8中任一所述的用于深度学习网络中多分辨率医学图像尺寸自适应预处理方法。