[发明专利]一种基于深度学习的肺内小结节进展评估系统及方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的肺内小结节进展评估系统，其特征在于，具体包括：

肺科数据库，用于保存若干肺内小结节患者的肺部断层扫描图像；

进展评估模块，连接所述肺科数据库，所述进展评估模块包括：

数据获取单元，用于于所述肺科数据库中获取若干所述肺内小结节患者随访过程中的所有所述肺部断层扫描图像；

每个所述肺内小结节患者具有按照随访时间先后顺序排列的多张所述肺部断层扫描图像；

预处理单元，连接所述数据获取单元，用于对所有所述肺部断层扫描图像进行图像预处理，得到相应的预处理图像；

数据标注单元，连接所述预处理单元，用于针对每个所述肺内小结节患者，在各所述预处理图像上标注出位于同一部位的肺内小结节得到相应的标注图像，根据所述标注图像并按照所述随访时间构建结节生长数据库；

模型建立单元，用于根据预设的超参数建立初始评估模型；

模型训练单元，分别连接所述数据标注单元和所述模型建立单元，用于根据所述结节生长数据库对所述初始评估模型进行训练得到相应的进展评估模型；

模型评估单元，连接所述模型训练单元，用于将待评估的所述肺内小结节患者的不同所述随访时间的所述肺部断层扫描图像输入所述进展评估模型，得到所述肺内小结节患者的所述肺内小结节的生长进展数据，以供医生进行诊断参考。

2.根据权利要求1所述的肺内小结节进展评估系统，其特征在于，所述数据标注单元具体包括：

标注子单元，用于针对每个所述肺内小结节患者，在各所述预处理图像上标注出位于同一部位的肺内小结节得到相应的标注图像，所述标注图像包括所述肺内小结节的结节数据；

组合子单元，连接所述标注子单元，用于于各所述标注图像中提取所述随访时间最早的所述标注图像作为初始图像，并将所述初始图像与其余所述标注图像分别组合形成标注图像集合；

处理子单元，连接所述组合子单元，用于针对每个所述标注图像集合，根据所述结节数据计算所述标注图像相对于所述初始图像的结节生长数据，并将所述结节生长数据加入所述标注图像集合；

生成子单元，连接所述处理子单元，用于根据各所述标准图像集合构建结节生长数据库。

3.根据权利要求2所述的肺内小结节进展评估系统，其特征在于，所述结节数据为所述肺内小结节的体积参数，则所述结节生长数据为所述肺内小结节的体积倍增时间。

4.根据权利要求3所述的肺内小结节进展评估系统，其特征在于，所述结节数据为所述肺内小结节的质量参数，则所述结节生长数据为所述肺内小结节的质量倍增时间。

5.根据权利要求1所述的肺内小结节进展评估系统，其特征在于，所述模型训练单元具体包括：

数据分组子单元，用于按照预设比例将所述结节生长数据库中的各所述标注图像集合划分为训练组、验证组和测试组；

数据训练子单元，连接所述数据分组子单元，用于根据所述训练组中对应的各所述标注图像集合对所述初始评估模型进行训练，并在训练过程中，每经过预设间隔次数的训练，将所述验证组中对应的各所述标注图像集合输入训练完成的所述初始评估模型中得到相应的模型评估结果；

第一比较子单元，连接所述数据训练子单元，用于计算所述模型评估结果与对应的所述标注图像集合中的所述结节生长数据之间的误差得到相应的第一误差值，并在所述第一误差值不小于所述第一误差阈值时对所述超参数进行优化，以对所述初始评估模型进行优化，并重新训练所述初始评估模型，以及

在所述第一误差值小于所述第一误差阈值时将训得到的所述初始评估模型作为所述进展评估模型输出；

数据测试子单元，分别连接所述数据分组子单元和所述第一比较子单元，用于将所述测试组中对应的各所述标注图像集合输入所述进展评估模型中得到相应的测试结果；

第二比较子单元，连接所述数据测试子单元，用于计算所述测试结果与对应的所述标注图像集合中的所述结节生长数据之间的误差得到相应的第二误差值，并在所述第二误差值不小于所述第二误差阈值，则进行相应的数据调整，以及在所述第二误差值小于所述第二误差阈值时输出所述进展评估模型。