[发明专利]CT图像的病灶标注方法及装置、存储介质

权利要求书

1.一种CT图像的病灶标注方法，其特征在于，包括：

获取病灶检测模型；

将标注的关键CT图像及与其相邻的CT图像输入所述病灶检测模型进行预测；

按照预设筛选规则筛选预测结果中的伪标签，得到目标标签集合；

将所述目标标签集合及其对应的CT图像加入训练集中；

将标注的关键CT图像及与其相邻的CT图像输入所述病灶检测模型进行预测包括：

将标注的关键CT图像及与其相邻的CT图像输入所述病灶检测模型；

通过所述病灶检测模型预测所述关键CT图像的病灶，得到第一伪标签；

通过所述病灶检测模型预测相邻的两个CT图像的病灶，得到第二伪标签和第三伪标签；

将关键CT图像的标注加入目标标签集合；

按照预设筛选规则筛选预测结果中的伪标签，得到目标标签集合包括：

确定预测结果中第一伪标签和第二伪标签的预测框间的第一IOU，第一伪标签和第三伪标签的预测框间的第一IOU;

判断是否至少有一个第一IOU大于预设阈值；

如果是，则将所述第一伪标签加入目标标签集合。

2.根据权利要求1所述的病灶标注方法，其特征在于，获取病灶检测模型包括：

获取标注的二维CT图像；

对所述二维CT图像进行三维处理，得到三维处理的CT图像；

通过所述三维处理的CT图像训练卷积神经网络，得到病灶检测模型。

3.根据权利要求1所述的病灶标注方法，其特征在于，判断是否至少有一个IOU大于预设阈值之后还包括：

如果不是，则确定第二伪标签和第三伪标签的预测框间的第二IOU；

判断第二IOU是否大于预设阈值；

如果是，则对第二伪标签和第三伪标签执行求平均值操作；

将求平均值操作的结果加入目标标签集合。

4.根据权利要求3所述的病灶标注方法，其特征在于，将求平均值操作的结果加入目标标签集合之后还包括：

确定加入求平均值操作的结果的目标标签集合中的标签和第二伪标签的预测框间的第三IOU；

判断第三IOU是否大于预设阈值；

如果是，则将所述第二伪标签加入目标标签集合。

5.根据权利要求3所述的病灶标注方法，其特征在于，将求平均值操作的结果加入目标标签集合之后还包括：

确定加入求平均值操作的结果的目标标签集合中的标签和第三伪标签的预测框间的第四IOU；

判断第四IOU是否大于预设阈值；

如果是，则将所述第三伪标签加入目标标签集合。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的病灶标注方法，其特征在于，按照预设筛选规则筛选预测结果中的伪标签，得到目标标签集合之后，将所述目标标签集合及其对应的CT图像加入训练集中之前还包括：

比对目标标签集合和原始标签集合；

根据比对结果去除目标标签集合中重复的标签。