[发明专利]基于全身骨扫描影像的深度学习摄护腺癌骨转移辨识系统

权利要求书

1.一种基于全身骨扫描影像的深度学习摄护腺癌骨转移辨识系统，其特征在于，包括：

一前处理模块，接收输入的全身骨扫描影像以进行处理；以及

一神经网络模块，检测该输入的全身骨扫描影像是否为摄护腺癌骨转移，其包括：

一胸腔部位网络模块，包括：建立第一阶段加快区域卷积神经网络，依据输入的全身骨扫描影像，分割出胸腔部位的训练影像；及以该训练影像来训练第二阶段加快区域卷积神经网络，并分类出癌细胞骨转移的病灶；以及

一骨盆部位网络模块，使用卷积神经网络，包括：建立第一阶段加快区域卷积神经网络，依据输入的全身骨扫描影像，分割出骨盆部位的训练影像；及以该训练影像来训练卷积神经网络，以分类骨盆部位是否为骨转移影像。

2.如权利要求1所述的基于全身骨扫描影像的深度学习摄护腺癌骨转移辨识系统，其特征在于，该前处理模块对该输入的全身骨扫描影像做尺寸正规化、灰阶值正规化、数据增强处理。

3.如权利要求1所述的基于全身骨扫描影像的深度学习摄护腺癌骨转移辨识系统，其特征在于，该胸腔部位网络模块依据输入的全身骨扫描影像，侦测肋骨的部位并圈出大小范围，分割只包含胸腔部位的影像，以作为训练影像。

4.如权利要求1所述的基于全身骨扫描影像的深度学习摄护腺癌骨转移辨识系统，其特征在于，该胸腔部位网络模块以该训练影像，保留在肋骨范围内的转移点与额外圈选的标签来建立圈选框，以训练第二阶段加快区域卷积神经网络，用以圈选胸腔范围内的亮点位置并分类出癌细胞骨转移的病灶，排除非癌细胞骨转移的亮点。

5.如权利要求4所述的基于全身骨扫描影像的深度学习摄护腺癌骨转移辨识系统，其特征在于，若影像完全没有第二阶段圈出的亮点，即为非癌细胞骨转移的影像。

6.如权利要求4所述的基于全身骨扫描影像的深度学习摄护腺癌骨转移辨识系统，其特征在于，该胸腔部位网络模块建立2个加快区域卷积神经网络进行胸腔转移点的辨识，包含整个胸腔范围的加快区域卷积神经网络与只包含胸腔中央2/3范围的加快区域卷积神经网络。

7.如权利要求1所述的基于全身骨扫描影像的深度学习摄护腺癌骨转移辨识系统，其特征在于，该骨盆部位网络模块依据输入的全身骨扫描影像，侦测骨盆的部位并圈出大小范围，分割只包含骨盆部位的影像，以作为训练影像。

8.如权利要求1所述的基于全身骨扫描影像的深度学习摄护腺癌骨转移辨识系统，其特征在于，该骨盆部位网络模块以该训练影像，保留在骨盆范围内的转移点，如该训练影像有转移点即定义为确定转移影像，否则为正常影像，建立影像的分类卷标，训练卷积神经网络，以分类是否为骨转移影像。

9.如权利要求1所述的基于全身骨扫描影像的深度学习摄护腺癌骨转移辨识系统，其特征在于，该骨盆部位网络模块使用改良ResNet18架构。

10.如权利要求2所述的基于全身骨扫描影像的深度学习摄护腺癌骨转移辨识系统，其特征在于，该尺寸正规化处理为将正反面的骨扫描影像左右排列，裁剪成默认大小进行影像大小的规格化。

11.如权利要求2所述的基于全身骨扫描影像的深度学习摄护腺癌骨转移辨识系统，其特征在于，该灰阶值正规化处理为使用线性转换自动化调整影像的动态范围并储存为默认影像格式。

12.如权利要求2所述的基于全身骨扫描影像的深度学习摄护腺癌骨转移辨识系统，其特征在于，该数据增强处理为用以调整影像动态范围，将影像调整成多种亮度对比。