器官病变的检测方法和电子设备、以及训练神经元网络的方法和电子设备技术
Methods and electronic equipment for detecting organ lesions, and methods and electronic equipment for the training of neural networks
A detection method of organ lesions, the method includes: image data, obtaining the first organ in which the image data includes a plurality of image data; the image data through the multistage neural network detection has been training the first organ, the first test results; based on the first detection results to determine the first organ lesions.
【技术实现步骤摘要】
器官病变的检测方法和电子设备、以及训练神经元网络的方法和电子设备
本专利技术涉及医学影像处理领域，特别涉及一种器官病变的检测方法和电子设备、以及训练神经元网络的方法和电子设备。
技术介绍
机体在各种致瘤因子作用下，局部组织细胞增生将形成新生物(neogrowth)，因为这种新生物多呈占位性块状突起，称为肿瘤(tumour)。根据新生物的细胞特性及对机体的危害性程度，又将肿瘤分为良性肿瘤和恶性肿瘤两大类，而癌症即为恶性肿瘤的总称。肝癌是世界上最致命的癌症之一，肝脏上的恶性肿瘤生长速度快，呈浸润性生长，易发生出血、坏死、溃疡等，并常有远处转移，造成人体消瘦、无力、贫血、食欲不振、发热以及严重的脏器功能受损等，最终造成患者死亡。现有技术中，往往通过医生分析肝CT图像以找到肝脏上的肿瘤，不仅耗时，而且还存在一定的风险，且效率极低。因此，希望提供一种技术方案来解决上述问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种器官病变的检测方法和电子设备、以及训练神经元网络的方法和电子设备，该方法能够准确检测出影像数据中的病变区域，从而用户可以及时根据所述病变区域的情况开展治疗。根据本专利...
【技术保护点】
一种器官病变的检测方法，该方法包括：获取第一器官的影像数据，其中，所述影像数据包括多层影像数据；经由已训练的多级神经元网络检测所述第一器官的影像数据，得到第一检测结果；基于所述第一检测结果判断所述第一器官是否发生病变。
【技术特征摘要】
1.一种器官病变的检测方法，该方法包括：获取第一器官的影像数据，其中，所述影像数据包括多层影像数据；经由已训练的多级神经元网络检测所述第一器官的影像数据，得到第一检测结果；基于所述第一检测结果判断所述第一器官是否发生病变。2.根据权利要求1所述的检测方法，其中，经由已训练的多级神经元网络检测所述第一器官的影像数据包括：识别所述影像数据中第一器官的第一体积区域；分割所述第一体积区域中的影像数据，以获得所述第一器官的多层切片数据；将多层切片数据中存在损伤的第一区域融合，得到所述第一器官的第二体积区域；基于所述第二体积区域，得到第一检测结果。3.根据权利要求2所述的检测方法，其中，将多层切片中存在损伤的第一区域融合包括：将单层切片数据中存在损伤的第一区域和/或多层连续的切片数据中存在损伤的第一区域融合。4.根据权利要求2所述的检测方法，所述基于所述第二体积区域，得到第一检测结果包括：判断所述第二体积区域是否超过第一阈值，以得到第一检测结果；其中，在所述第一检测结果指示所述第二体积区域超过第一阈值的情况下，检测出所述第一器官的第二体积区域发生病变。5.根据权利要求4所述的检测方法，所述基于所述第二体积区域，得到第一检测结果还包括：在所述第一检测结果指示所述第二体积区域未超过第一阈值的情况下，获取所述第二体积区域的多个第三体积区域；统计所述多个第三体积区域中第四体积区域的占比是否达到第二阈值，以得到第一判断结果；在所述第一判断结果指示所述多个第三体积区域中第四体积区域的占比达到第二阈值的情况下，得到第一检测结果，检测出所述第一器官的第二体积区域发生病变。6.根据权利要求2所...
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