The invention relates to the field of computer-aided diagnosis, in order to improve the utilization rate of projection data information and highlight the location of lesions, which is conducive to the doctor's secondary diagnosis and promotes the further development of precise medical treatment. To this end, the technical scheme adopted by the invention is a computer image processing method for medical CT. The steps are as follows: Step1: constructing data sets; Step2: partitioning data sets; Step3: training convolutional neural network; Step4: testing network training effect. The invention is mainly applied to the design and manufacture of computer aided diagnostic medical equipment.
【技术实现步骤摘要】
面向医用CT的计算机图像处理方法和装置
本专利技术涉及计算机辅助诊断领域，利用深度学习直接从投影数据中提取特征并进行诊断，只对疑似病变区域进行图像重建，提高医学诊断的准确率与诊断速度。具体讲,涉及面向医用CT的计算机图像处理方法和装置。
技术介绍
计算机断层扫描(CT)是当今医疗领域常用的疾病检测手段之一，但是海量图像在提供更加详细、准确的诊断信息时，也给读片医生增加了工作负担，容易因诊断疲劳导致疾病漏诊和误诊，并且医生凭借阅片经验对病灶进行定性分析具有较大的主观性，所以计算机辅助诊断不仅可以为放射科医生提供精确的定量分析以弥补人眼惰性及对灰阶不敏感的缺陷，而且可以减少放射科医生因主观因素对阅片结果造成的不利影响，从而帮助医师发现病灶，提高诊断准确率。因此计算机辅助诊断被广泛用于医学疾病的检测方面，通过计算机的智能识别对CT图像中的特征进行提取，并输出诊断结果供医生参考，减少了医生的工作负担且提高诊断效率，对当今医疗领域的发展起到了极大的推动作用。实际上，CT图像是由X射线扫描人体的投影数据重建而来的，重建过程会产生一定的数据损失与系统误差，且高精度的图像重建速度...
【技术保护点】
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...
【技术特征摘要】
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。2.一种面向医用CT...
【专利技术属性】
技术研发人员：史再峰，李金卓，曹清洁，高静，罗韬，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12
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