[发明专利]一种脑部疾病检测方法及装置

说明书

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体提供了一种脑部疾病检测方法，具有如下步骤：S1、对于患者的脑部CT图像进行修复网络与疾病监测网络的数据集制作；S2、将脑部CT图像输入GAN网络进行分辨率提升；S3、将步骤S3输出的高分辨率图片输入Cascade RCNN检测网络进行病变检测的训练；S4、将训练好的模型，进行测试。与现有技术相比，本发明通过GAN来对CT图像进行分辨率提升，可以有效提高脑部病变检测的准确率。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体提供一种脑部疾病检测方法及装置。

背景技术

医学图像可以反映人体的内部结构,是现代医疗诊断的主要依据。医学图像可以通过CT,MRI和X光进行成像，根据不同成像技术的特点，可以应用在不同的医疗诊断中。通过对医学图像的检测，可以对图像中的特征区域进行提取并进行分析，可以提高诊断效率，在急诊诊断，手术准备以及医学研究中能起到重要的作用。

通过待电子计算机断层扫描技术(Computed Tomography)，可以对病患者的头部进行诊断，呈现出头部断面的结构图，帮助医生进行快速诊断，是目前广泛使用的一种诊断方法。CT技术的成像速度快，快速扫描的时间在0.6-1秒之间；CT技术可以扫描血管图像以及病变；螺旋CT技术还可以通过三维成像立体的显示组织和器官。但是由于CT技术呈现的影像不够清晰，以至于应用病变检测时的效果较差。所以能快速且精准的通过脑部CT图像来判断出脑部疾病，能够大大的缩短诊断时间并且加快治疗速度，从而降低脑部疾病的发病率和死亡率。

其次脑部疾病检测系统可以提供自动化的检测，在医生繁忙时，可以提供预检测，帮助医生更好的管理病患。这可以大大加快分诊流程，降低医生的工作强度并增加工作效率。

但是CT图像由于分辨率的限制，在对于脑部深层的扫描时，部分区域成像像素较低，对于这种情况，脑部疾病检测的准确率会较低。

发明内容

本发明是针对上述现有技术的不足，提供一种实用性强的脑部疾病检测方法。

本发明进一步的技术任务是提供一种设计合理，安全适用的脑部疾病检测装置。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种脑部疾病检测方法，具有如下步骤：

S1、对于患者的脑部CT图像进行修复网络与疾病监测网络的数据集制作；

S2、将脑部CT图像输入GAN网络进行分辨率提升；

S3、将步骤S3输出的高分辨率图片输入Cascade RCNN检测网络进行病变检测的训练；

S4、将训练好的模型，进行测试。

进一步的，在步骤S1中，进一步包括：

S1-1、制作图像修复数据集，采集CT设备的高分辨率图像；

S1-2、基于高分辨率CT图像，采用python中的opencv算法库，通过高斯模糊和双三次插值进行低分辨率的图像制作；

S1-3、高分辨率CT图像与低分辨率CT图像进行训练集与测试集的划分；

S1-4、医疗人员对高分辨率图像进行数据标注，标注出存在疾病的位置，之后按照一定比例进行训练集与测试集划分。

进一步的，在步骤S2中，进一步包括：

S2-1、使用SRGAN网络，包含生成器网络与判别器网络；

S2-2、构建ESGRAN网络的生成器；

S2-3、构建ESRGAN网络的判别器；

S2-4、保存最优模型。