[发明专利]CT影像的半自动标注方法及装置、电子设备、存储介质

说明书

本申请提供一种CT影像的半自动标注方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，方法包括：响应于针对CT影像序列的标注指令，为所述CT影像序列中的目标生成立体包裹框；将所述CT影像序列在所述立体包裹框内的局部影像序列作为已训练的医疗识别模型输入，获得所述医疗识别模型输出的所述目标的指定标注信息；其中，所述指定标注信息包括所述目标在所述CT影像序列中的实际边缘信息；为所述CT影像序列标注所述指定标注信息。在本申请实施例中，通过人工添加弱标注，由医疗识别模型计算出强标注的方式，可以极大地降低添加强标注的人力成本。

技术领域

本申请涉及计算机辅助医学技术领域，特别涉及一种CT影像的半自动标注方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质。

背景技术

肺癌是中国发病率和死亡率都很高的恶性肿瘤。螺旋CT(Computed Tomography，电子计算机断层扫描)和低剂量CT是发现早期肺癌有效的工具，然而，培养一名优秀的影像医生需投入大量人力物力，随着肺部CT初筛的广泛应用，放射影像科医生的需求缺口日益增长。

自人工智能浪潮兴起，基于人工智能的肺部初筛技术作为一种行之有效的初筛工具，其发展如火如荼。在理想情况下，基于人工智能的肺部初筛技术可降低影像科医生的工作量，从而满足肺部CT初筛的需求。而在技术的发展阶段，需要大量标注数据，标注数据可以用于指示目标(比如：肺结节)在CT影像中的位置。

考虑到肺结节大部分呈球形，通常的肺结节标注是弱标注，即仅标注肺结节的位置中心和半径，伴随以结构化的描述特征。此类标注的应用范围有限。对于精度更高的人工智能技术，更需要精确指示肺结节边缘的强标注。肺结节在CT影像上有多种形态，边缘可能呈针刺状，有的大结节纵跨几十张薄层CT。因此，人工对CT影像添加强标注费时费力，工作量太大。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种CT影像的半自动标注方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，用于对CT影像中目标添加强标注。

一方面，本申请提供了一种CT影像的半自动标注方法，包括：

响应于针对CT影像序列的标注指令，为所述CT影像序列中的目标生成立体包裹框；

将所述CT影像序列在所述立体包裹框内的局部影像序列作为已训练的医疗识别模型输入，获得所述医疗识别模型输出的所述目标的指定标注信息；其中，所述指定标注信息包括所述目标在所述CT影像序列中的实际边缘信息；

为所述CT影像序列标注所述指定标注信息。

在一实施例中，所述标注指令包括顶点设置指令；

所述响应于针对CT影像序列的标注指令，为所述CT影像序列中的目标生成立体包裹框，包括：

响应于所述顶点设置指令，在第一CT影像中设置边框的左上角顶点，以及，在第二CT影像中设置边框的右下角顶点；其中，所述第一CT影像为所述CT影像序列的第一个出现所述目标的CT影像，所述CT影像为所述CT影像序列中最后一个出现所述目标的CT影像；

以所述左上角顶点和所述右下角顶点作为对角顶点，生成所述目标的立体包裹框。

在一实施例中，所述标注指令包括种子点设置指令；

所述响应于针对CT影像序列的标注指令，为所述CT影像序列中的目标生成立体包裹框，包括：

响应于所述种子点设置指令，在所述CT影像序列中设置至少一个种子点；

根据预设生长策略从所述种子点开始执行区域生长算法，获得初始连通域；

基于所述初始连通域确定所述目标的立体包裹框。

在一实施例中，所述根据预设生长策略从所述种子点开始执行区域生长算法，获得初始连通域，包括：