[发明专利]一种基于分类模型的肺结节检测方法、服务器及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种基于分类模型的肺结节检测方法、服务器及存储介质，该方法包括：获取肺部CT图像数据，并基于所述肺部CT图像数据和肺结节检测模型确定待检测肺结节候选项以及所述待检测肺结节候选项对应的目标图像数据；利用肺结节分类模型对所述目标图像数据进行处理，得到所述待检测肺结节候选项对应的分类结果；基于所述分类结果确定所述待检测肺结节候选项对应的目标检测结果；其中，所述肺结节分类模型包括第一分类模型和第二分类模型，所述第一分类模型和所述第二分类模型的网络结构不同；所述分类结果包括第一分类结果和第二分类结果。采用本发明实施例，可以有效提高肺结节的分类准确率，以有效降低检测结果中肺结节的假阳性。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于分类模型的肺结节检测方法、服务器及存储介质。

背景技术

由于环境的日益变差，大大增加了人们患上肺结节的概率，导致越来越多的人都患上了肺结节。肺部细胞增生或者异物都会导致肺结节的产生，而肺结节是造成肺癌的一重要因素。趁早摘除肺结节是有效防止肺结节转换成肺癌的关键。目前，现有的肺结节检测方式可以直接从肺部计算机体层摄影(Computed Tomography，CT)图中快速探测出肺结节，但检测结果中通常伴随着大量的假阳性肺结节。大量的假阳性肺结节会给医生的诊断带来严重干扰，从而增加误诊的几率。因此，如何有效降低检测结果中肺结节的假阳性是有待解决的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种基于分类模型的肺结节检测方法、服务器及存储介质，可以有效提高肺结节的分类准确率，以有效降低检测结果中肺结节的假阳性。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于分类模型的肺结节检测方法，包括：

获取肺部CT图像数据，并基于所述肺部CT图像数据和肺结节检测模型确定待检测肺结节候选项以及所述待检测肺结节候选项对应的目标图像数据；

利用肺结节分类模型对所述目标图像数据进行处理，得到所述待检测肺结节候选项对应的分类结果；

基于所述分类结果确定所述待检测肺结节候选项对应的目标检测结果；

其中，所述肺结节分类模型包括第一分类模型和第二分类模型，所述第一分类模型和所述第二分类模型的网络结构不同；所述分类结果包括第一分类结果和第二分类结果；所述利用肺结节分类模型对所述目标图像数据进行处理，得到所述待检测肺结节候选项对应的分类结果，包括：

将所述目标图像数据输入所述第一分类模型中进行处理，得到所述待检测肺结节候选项对应的所述第一分类结果；

将所述目标图像数据输入所述第二分类模型中进行处理，得到所述待检测肺结节候选项对应的所述第二分类结果。

在一实施方式中，所述第一分类结果用于指示所述待检测肺结节候选项是真实肺结节的概率为第一概率值，所述第二分类结果用于指示所述待检测肺结节候选项是真实肺结节的概率为第二概率值；

所述基于所述分类结果确定所述待检测肺结节候选项对应的目标检测结果，包括：

获取所述第一概率值以及所述第二概率值中的最大概率值；

将所述最大概率值确定为所述待检测肺结节候选项对应的目标检测结果。

在一实施方式中，所述第一分类结果用于指示所述待检测肺结节候选项是真实肺结节的概率为第一概率值，所述第二分类结果用于指示所述待检测肺结节候选项是真实肺结节的概率为第二概率值；所述肺结节分类模型还包括第三分类模型，所述第三分类模型和所述第一分类模型的输入数据的数据大小不同；所述分类结果还包括第三分类结果；

所述利用肺结节分类模型对所述目标图像数据进行处理，得到所述待检测肺结节候选项对应的分类结果，还包括：