[发明专利]一种基于级联的CT影像辅助诊断系统

权利要求书

1.一种基于级联的CT影像辅助诊断系统，其特征在于，包括服务器端，所述服务器端包括服务器，所述服务器端还包括与服务器连接的输入设备和输出设备，所述服务器内保存有图像预处理模块和级联检测模型.

所述图像预处理模块用于将原始CT图片转换为神经网络能够接受的格式；

所述级联检测模型包括卷积神经网络、区域建议网络、ROI Pooling层和若干个级联的检测器；

所述卷积神经网络用于提取图像预处理模块输入图像的特征，并将提取的特征图输入ROI Pooling层；

所述区域建议网络用于在卷积神经网络所生成特征图的每个锚点位置生成一组大小和比例不同的目标建议区域，并将生成的目标建议区域输入ROI Pooling层；

所述ROI Pooling层用于将卷积神经网络输入的特征图和区域建议网络输入的目标建议区域调整为相同尺寸的特征图，并将特征图输入各个检测器；

所述的若干个级联的检测器中，上一个检测器优化后的边界框作为下一个检测器的输入，检测器用于进行边界框分类与回归。

2.根据权利要求1所述的基于级联的CT影像辅助诊断系统，其特征在于：所述的卷积神经网络采用残差网络作为主干网络，所述残差网络采用可变形卷积核，所述可变形卷积核通过在标准的卷积核中利用额外的偏移量来增加空间采样位置，并从目标检测任务中自动学习偏移量，可变形卷积过程表示为：

其中网格R定义感受野大小与膨胀系数，p_n代表网格R中的第n个位置，p₀代表网格R中的第一个位置，x是输入特征图，w是样本权重，y代表输出特征图；Δp_n表示相对于标准卷积核的偏移位置；经过可变形卷积后，采样点在不规则偏移位置p_n+Δp_n上。

3.根据权利要求1所述的基于级联的CT影像辅助诊断系统，其特征在于：所述图像预处理模块在被服务器调用执行时实现以下步骤：

1)将原始保存格式为DICOM的CT图片转换为16位可移植网络图形文件，以实现无损转换；

2)通过滑动窗口技术将经步骤1)处理后的CT图片缩放到0-255范围内的浮点数，即变为灰度图；

3)选择与病变切片相邻的前后两个轴向切片，与病变切片一起作为三通道拼接，组成RGB图像作为级联检测模型的输入；其中，病变切片为中央通道，相邻的切片分别作为前后两个通道；

4)将经步骤3处理后的将所有图像的大小调整为512*512像素。

4.根据权利要求1所述的基于级联的CT影像辅助诊断系统，其特征在于：还包括移动终端，所述服务器端用于识别和处理移动终端发送的CT影像。