[发明专利]面向医用CT的计算机图像处理方法和装置

摘要

本发明涉及计算机辅助诊断领域，为提高投影数据信息的利用率，同时突出病变位置，有利于医生对其进行二次诊断，推动精准医疗的进一步发展。为此，本发明采取的技术方案是，面向医用CT的计算机图像处理方法，步骤如下：Step1：构建数据集；Step2：划分数据集；Step3：训练卷积神经网络；Step4：测试网络训练效果。本发明主要应用于计算机辅助诊断医疗设备的设计制造场合。

主权项

1.一种面向医用CT的计算机图像处理方法，其特征是，步骤如下：Step1：构建数据集：收集人体各组织器官的计算机断层扫描投影数据、重建图像及其诊断结果，将投影数据作为神经网络的输入，将患病就诊者的CT重建图像中的病灶区域分割出来，其余部分处理为黑色，健康就诊者的CT重建图像为全黑色，处理后的图像以及诊断结果作为神经网络的标记；Step2：划分数据集：从数据集中随机选取n组输入数据以及标记作为训练集，选取时要注意尽可能包括患病就诊者以及健康就诊者身体的各部位扫描数据及标记，数据集的其余部分作为测试集；Step3：训练卷积神经网络：建立神经网络模型，利用Step2中划分的n组训练集对神经网络进行训练，通过反向传播算法使得损失函数收敛到最小，结束网络的训练；Step4：测试网络训练效果：利用Step2中划分的测试集对网络训练结果进行测试，如果诊断准确率达到95％以上，则认为网络训练合格，完成训练过程，若不合格，则重复Step2、Step3与Step4。