[发明专利]基于胸部CT影像肺部疾病识别和检测方法

权利要求书

1.一种基于胸部CT影像肺部疾病识别和检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

1)医学影像预处理：将原始CT图像的灰度值转化为HU值，窗宽窗位的选择、插值法消除采样差异和添加拉普拉斯卷积层锐化图像，输出清晰的胸部CT影像供胸部CT影像肺部疾病识别和检测方法使用；

2)建立胸部CT影像肺部疾病识别和检测模型：

a、在Faster-RCNN的backbone网络中加入转置卷积层，使用转置卷积进行尺寸和信息的还原，通过转置卷积后的特征图增强了小目标检测物的特征信息，有利于后期的小目标检测；

b、提出一种基于Inception结构的转置卷积网络层，用于解决图像空间中小目标检测物的信息丢失情况，在扩大特征图尺寸的情况下还原小目标的特征信息；

c、设计转置卷积小组通过与Faster-RCNN的Backbone网络进行结合，可以得到对检测小目标比较有效的特征提取网络，将这种复合型网络结构作为Faster-RCNN的共享特征提取网络。

2.根据权利要求1所述的基于胸部CT影像肺部疾病识别和检测方法，其特征在于：基于胸部CT影像肺部疾病识别和检测平台，所述胸部CT影像肺部疾病识别和检测平台包括云端服务器、若干边缘服务器和CT仪器，所述云端服务器连接每台边缘服务器，所述边缘服务器与各地区的终端CT仪器相连接。

3.根据权利要求1或2所述的基于胸部CT影像肺部疾病识别和检测方法，其特征在于：给云端服务器输入待检测CT影像，云端服务器通过本发明的模型进行特征提取；云端服务器将提取的特征与已有特征集进行比对；若经比对判定其为异常病例，则将异常特征和异常位点传回边缘服务器，云端服务器记录异常病例，并对病例特征进行分析，依此对初始特征集进行更新，以实现CT影像的识别精度提升。

4.根据权利要求1所述的基于胸部CT影像肺部疾病识别和检测方法，其特征在于：在步骤1)中，图像及其相关信息的标准文件格式，这类文件除了包含CT图片以外，还包括图像分辨率、患者的年龄和性别等许多原始数据信息；为了让图像数据能更好的应用在之后的步骤中，本系统的图像预处理部分工作主要有以下四点：将原始CT图像的灰度值转化为HU值，窗宽窗位的选择、插值法消除采样差异和添加拉普拉斯卷积层锐化图像。

5.根据权利要求1所述的基于胸部CT影像肺部疾病识别和检测方法，其特征在于：在步骤2)中，本研究工作设计的转置卷积小组通过与Faster-RCNN的Backbone网络进行结合，可以得到对检测小目标比较有效的特征提取网络，将这种复合型网络结构作为Faster-RCNN的共享特征提取网络，在精度和小目标检测上都有着一定的提升。