[发明专利]一种基于三维CT影像的肺结节分割方法有效
| 申请号： | 201910912421.4 | 申请日： | 2019-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN110689547B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 尹宏鹏;柴毅;刘洋 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/00;G06T7/62;G06T3/40;G06V10/80;G06T19/20 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400044 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于三维CT影像的肺结节分割方法，属于图像处理领域，包括：建立训练样本、建立肺结节分割模型与训练肺结节分割模型；肺结节分割模型包含序列信息特征提取网络和图像特征分割网络。序列信息特征提取网络具有记忆功能，能整合三维CT影像的上下文信息，对肺结节分割变得更加敏感。图像特征分割网络主要包含三个部分：编码部分、直连部分和解码部分，利用图像金字塔原理，实现多尺度特征融合，实现端到端的肺结节分割。并结合Focal loss和相似度系数作为损失函数，实现难例挖掘和提高IOU值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 三维 ct 影像 结节 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于三维CT影像的肺结节分割方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1：建立训练样本：/nS11：将采集的肺部CT图像进行标注，得到肺结节区域，即肺结节的坐标x，y，z及其半径r，再对肺部CT图像尺度归一化；/nS12：根据病灶区域特点，将其像素值进行截断处理，并对显著区域进行图像增强，包括提高CT影像信噪比，突出肺结节结构和抑制背景结构的CT影像显著性区域，并把像素值归一化；/nS13：把CT影像在XY平面上沿Z轴进行切片操作，生成具有肺结节的切片，并把所述切片在Z轴上扩充至三片，作为训练样本集，根据标注，将所述训练样本集二值化，得到三维mask；/nS2：建立肺结节分割模型：/nS21：三维CT影像中包含重要的上下文信息，通过序列信息的方式表征对应的上下文信息，所采用的肺结节分割模型使用三维CT影像的序列信息进行特征提取与分割；/nS22：肺结节分割模型包括序列信息特征提取网络和图像特征分割网络，序列信息特征提取网络借鉴RNN网络结构，并使用3D卷积对其特征提取，图像特征分割网络则包含编码部分、直连部分及解码部分；/nS23：图像特征分割网络的编码部分包含残差块和下采样块，解码部分包含残差块和上采样块，直连部分则是连接编码部分和解码部分；/nS3：训练肺结节分割模型：/nS31：对训练样本集进行放缩，实现训练数据增强，及多尺度训练，并将输入放进肺结节分割网络，得到肺结节分割的预测值；/nS32：三维mask尺寸与输入一致，并以肺结节分类模型的预测输出与真实三维mask的误差收敛为目标，对肺结节分割网络进行训练，获得肺结节分割装置。/n
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