[发明专利]一种基于CT影像的肺结节分割方法

说明书

本发明提供了一种基于CT影像的肺结节分割方法，属于计算机辅助医学领域。本发明首先使用分类器的方法对肺结节类型进行自动判别，确定属于某种类型的肺结节之后，针对不同了类型肺结节的特点设计对应的分割方法，实现对不同类型肺结节的快速精准分割。本发明为实现肺结节自动准确分割、肺结节分割精度等问题提供了解决方案。

技术领域

本发明涉及计算机辅助医学领域，涉及一种基于CT影像的肺结节分割方法。

背景技术

肺癌的发病率高、死亡率高、5年生存率低，是全球癌症致死的头号杀手。基于CT影像的计算机辅助诊断技术也越来越多地应用到肺癌的诊断当中。而计算机辅助诊断中关键就在于对肺结节进行处理分析，首先要分割出完整的肺结节区域，之后提取该区域的影像学特征，利用提取到的特征信息对肺结节进行分析处理，进而达到诊断肺部癌症的目的。

肺结节按照一定的标准可分为不同的类型，如血管粘连，肺壁粘连，毛玻璃等。而不同类型的肺结节在CT影像中表现出不同的特点，很难找到统一准确稳定的分割方法对其进行分割，所以在计算机辅助诊断当中只使用单一的分割方法对肺结节进行分割是会存在很大问题的。因此只有使用多种的分割方法结合的方式，针对不同类型的肺结节进行分割，才能准确完整地分割出肺结节区域，提取更加准确的特征信息，得出更准确的诊断结果。在这之前还需要判断出肺结节的类型，才能找出对应的分割方法。目前临床上主要是通过医生进行人工判断，而我们在分割的过程中为了达到快速分割的目的，通过建立分类器的方法对肺结节类型进行快速地一个判断，提供一个辅助的判断结果，最终也可以由医生进行确认修改。在这当中很重要的一部分就是分割算法的设计，对于分割算法的要求就是快速准确稳定。首先速度要快，很快地得出分割结果，同时具有很好的鲁棒性，能够很稳定地输出分割结果。

目前国内外对于肺结节分割方法的研究尚存在不足，仍有较大的改进和提升空间。如现存大部分的研究都是针对某种类型的肺结节设计单一的分割方法，存在分割方法不稳定，分割精度不高等问题；同时对于多类型肺结节进行系统分割的研究很少，因此无法系统地对肺癌进行诊断分析。

针对上述问题，本发明设计了一个新的实验方案来对不同类型的肺结节进行准确快速的分割。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术中的不足，提出一种基于CT影像系统地对肺结节进行快速准确分割的方法，该方法能够针对不同类型的肺结节进行系统的分割，提高肺结节的分割精度和鲁棒性。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案包括以下步骤：

一.肺结节的初始分割：在分类器模型建立和最终的分类识别过程中都要先对CT影像中的肺结节区域进行初始分割，对初始分割结果进行特征提取，提取到的特征用于分类器模型的建立和分类识别过程。

二.肺结节分类器模型的建立：收集整理足够的各种类型肺结节影像数据，对肺结节区域进行初始分割，提取特征数据，用于训练建立分类器模型。

三.肺结节类型的分类识别：对要检测的区域使用同样的方法进行初始分割，提取同样的特征，用之前训练好的分类模型进行判断类型，给定标签。

四.设计不同肺结节类型对应的分割方法：根据之前确定好的肺结节类型，设计好每种类型对应的肺结节分割算法。

附图说明

图1为基于CT影像的肺结节分割方法的流程图；

表2为肺结节类别对照；

表3为分割结果对比。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作详细说明。

具体实现过程如下：