一种肺磨玻璃结节的自动分割系统及方法技术方案

本发明专利技术提供一种肺磨玻璃结节的自动分割系统及方法，涉及深度学习技术领域，包括：分别对若干患者的胸部断层扫描图像进行标注得到标注图像；将各标注图像进行分组得到训练组、验证组和测试组；根据训练组对预先建立的第一分割模型进行训练，在训练过程中采用验证组对训练得到的第二分割模型进行验证，并在训练完成后，将验证结果中验证正确率最高的一次训练得到的第二分割模型作为肺磨玻璃结节的自动分割模型；将测试组中的自动分割模型的输出结果处理得到模型效能；将待分割患者的胸部断层扫描图像输入自动分割模型得到自动分割结果，医生根据自动分割结果和模型效能给出临床指导意见。能够准确、自动且快速完成肺磨玻璃结节的分割。

An automatic segmentation system and method for pulmonary ground glass nodules

【技术实现步骤摘要】
一种肺磨玻璃结节的自动分割系统及方法
本专利技术涉及深度学习
，尤其涉及一种肺磨玻璃结节的自动分割方系统及方法。
技术介绍
随着薄层CT的普及，肺磨玻璃结节逐渐变成临床上最常见的一种肺部疾病，其在肺部CT上表现为局限性结节状密度增高影，但密度相对较低，不足以掩盖穿行于其中的血管和支气管影。从病理性质的角度来说，良性疾病、癌前病变、微浸润癌到浸润性癌均可表现为肺磨玻璃结节，但却表现为不同的进展情况。如表现为良性或癌前病变的肺磨玻璃结节，病灶长期稳定不变，定期CT检查随访即可；然而，对于CT表现为浸润性病变的肺磨玻璃结节，随着时间推移将出现不同的形态学变化，例如病灶增大、实性成分增多等，需进一步临床介入治疗。因此通过CT图像判断肺磨玻璃结节的进展对于指导患者后续治疗和制定随访策略至关重要。临床应用中，肺磨玻璃结节的进展评估主要依赖二维影像特征或视觉观测，但肺磨玻璃结节直径测量在不同影像医师间仍存在较大差异。因此精确的肺磨玻璃结节分割对于临床随访来说至关重要，其客观上提供诊断的可重复性和图像解释的一致性。且对肺结节快速且准确的分割将大大减少放射本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种肺磨玻璃结节的自动分割系统，其特征在于，具体包括：/n图像获取模块，用于获取若干患者的胸部断层扫描图像；/n图像标注模块，连接所述图像获取模块，用于分别对各所述胸部断层扫描图像中的肺磨玻璃结节的所在区域进行标注，得到相应的标注图像；/n图像分组模块，连接所述图像标注模块，用于将各所述标注图像进行分组得到训练组、验证组和测试组；/n模型建立模块，用于根据预设的超参数建立第一分割模型；/n模型训练模块，分别连接所述图像分组模块和所述模型建立模块，用于根据所述训练组对所述第一分割模型进行训练，在训练过程中采用所述验证组对训练得到的第二分割模型进行验证，并在训练完成后，将验证结果中验证正确率最...

【技术特征摘要】
1.一种肺磨玻璃结节的自动分割系统，其特征在于，具体包括：
图像获取模块，用于获取若干患者的胸部断层扫描图像；
图像标注模块，连接所述图像获取模块，用于分别对各所述胸部断层扫描图像中的肺磨玻璃结节的所在区域进行标注，得到相应的标注图像；
图像分组模块，连接所述图像标注模块，用于将各所述标注图像进行分组得到训练组、验证组和测试组；
模型建立模块，用于根据预设的超参数建立第一分割模型；
模型训练模块，分别连接所述图像分组模块和所述模型建立模块，用于根据所述训练组对所述第一分割模型进行训练，在训练过程中采用所述验证组对训练得到的第二分割模型进行验证，并在训练完成后，将验证结果中验证正确率最高的一次训练得到的所述第二分割模型作为所述肺磨玻璃结节的自动分割模型进行保存；
模型测试模块，分别连接所述图像分组模块和所述模型训练模块，用于将所述测试组中的各标注图像输入所述自动分割模型，并根据所述自动分割模型的输出结果处理得到所述自动分割模型的模型效能；
模型分割模块，分别连接所述模型训练模块和所述模型测试模块，用于将待分割患者的所述胸部断层扫描图像输入所述自动分割模型，得到所述待分割患者的所述肺磨玻璃结节的自动分割结果，医生根据所述自动分割结果和所述模型效能给出所述待分割患者的临床指导意见。


2.根据权利要求1所述的肺磨玻璃结节的自动分割系统，其特征在于，还包括图像预处理模块，分别连接所述图像获取模块和所述图像标注模块，用于分别对各所述胸部断层扫描图像进行图像预处理，并将经所述图像预处理后的所述胸部断层扫描图像送入所述图像标注模块进行标注。


3.根据权利要求2所述的肺磨玻璃结节的自动分割系统，其特征在于，所述图像预处理包括：
预先设置统一的窗宽和/或窗位以统一各所述胸部断层扫描图像的灰度区间。


4.根据权利要求1所述的肺磨玻璃结节的自动分割系统，其特征在于，还包括图像采样模块，分别连接所述图像分组模块和模型训练模块，用于在训练之前采用预设像素大小对所述训练组中的各所述标注图像以不同切片角度进行取样。


5.根据权利要求4所述的肺磨玻璃结节的自动分割系统，其特征在于，所述不同切片角度包括所述标注图像的冠状面，和/或矢状面，和/或横断面。


6.根据权利要求1所述的肺磨玻璃结节的自动分割系统，其特征在于，所述模型训练模块具体包括：
数据训练单元，用于根据所述训练组对所述第一分割模型进行训练，并在每次训练后生成相应的第二分割模型；
数据验证单元，连接所述数据训练单元，用于在每次训练结束后，将所述验证组中的各所述标注图像输入所述第二分割模型得到所述验证组的验证正确率；
参数调整单元，分别连接所述数据训练单元和所述数据验证单元，用于根据所述验证正确率对所述第一分割模型的所述超参数进行调整，并调整后的所述第一分割模型送入所述数据训练单元继续训练，直至所有训练完成；
数据提取单元，分别连接所述数据训练单元和所述数据验证单元，用于在所有训练完成后，提取所述验证正确率最高的所述第二分割模型，并将所述第二分割模型作为所述肺磨玻璃结节的自动分割模型进行保存。

【专利技术属性】
技术研发人员：王亭亭，陈昶，谢冬，佘云浪，邓家骏，吴俊琪，
申请(专利权)人：上海市肺科医院上海市职业病防治院，
类型：发明
国别省市：上海;31