一种3D肝脏病灶检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种3D肝脏病灶检测方法及装置。所述方法包括：获取待检测多期相CT图像，构建以每个待检测切片层为中心包括其上下多层切片的3D数据；将3D数据输入到检测模型，提取图像的3D上下文特征，并对中心切割得到的2D病灶进行检测；将属于同一病灶的连续层切片的2D病灶组合成一个3D病灶；将检测模型输出的3D病灶在多个期相切割的局部图像，输入到一个假阳性识别模型，得到3D病灶的检测结果。本发明专利技术通过构造3D数据，能够提取3D上下文特征；基于多期相CT图像进行病灶检测，能够充分利用每个期相的病灶信息，从而提高病灶检测精度；通过设置假阳性识别模型，对3D病灶进行假阳性过滤，能够进一步提高病灶检测精度。能够进一步提高病灶检测精度。能够进一步提高病灶检测精度。

【技术实现步骤摘要】
一种3D肝脏病灶检测方法及装置


[0001]本专利技术属于医学影像
，具体涉及一种3D肝脏病灶检测方法及装置。

技术介绍

[0002]肝癌是最常见的恶性肿瘤之一，具有异质性强、易转移复发、预后差等特点。肝癌尤其是小肝癌(单个癌结节的最大直径小于或等于3cm，多个癌结节数目不超过2个，最大直径之和≤3cm的肝细胞性肝癌)的早期识别和诊断对于后续治疗具有深刻的意义。肝脏病灶的良恶性检测识别是肝癌诊断的先决条件，是构建肝癌计算机辅助诊断系统的至关重要的一环。
[0003]肝脏病灶的类型分布广泛且复杂，包含多种良性病灶和多种恶性病灶，尺寸变化也多种多样，部分病灶在图像特征上与周围肝脏组织十分接近，整体检出难度非常大。现有技术或依赖于传统图像处理方法，利用一些统计学的先验知识实现病灶检出；或仅针对CT中3D病灶检测的某个环节进行优化，没有端到端自动化检测的能力，比如需要手动剔除原始数据中不属于肝脏部分的切片，模型仅输出每个切片的2D病灶检测框或轮廓结果，无法直接给出3D的检测结果；或利用多个神经网络串联，构建复杂的病灶检测流程。现有基于语义本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种3D肝脏病灶检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检测多期相CT图像，构建以每个待检测切片层为中心包括其上下多层切片的3D数据；将3D数据输入到检测模型，进行多尺寸特征提取，获得图像的3D上下文特征，基于中心切割和全局注意力机制获得中心切片层的2D病灶特征，进而得到2D病灶为阳性的概率；将属于同一病灶的连续层切片的2D病灶组合成一个3D病灶，3D病灶为阳性的概率等于所有2D病灶为阳性的概率的融合；将检测模型输出的3D病灶在多个期相切割的局部图像，输入到一个假阳性识别模型，对3D病灶进行假阳性过滤，得到3D病灶的检测结果。2.根据权利要求1所述的3D肝脏病灶检测方法，其特征在于，所述多期相包括平扫期相、动脉期相、门静脉期相和延迟期相。3.根据权利要求1所述的3D肝脏病灶检测方法，其特征在于，所述方法在获取多期相CT图像后还包括，对CT图像进行窗宽窗位调整，使其突出肝脏所在部位的特征。4.根据权利要求1所述的3D肝脏病灶检测方法，其特征在于，以每个待检测切片层为中心构建的3D数据维度为(2m+1,h,w)，m为待检测切片层以上和以下的层数，m>1，h、w分别为图像的高度和宽度。5.根据权利要求4所述的3D肝脏病灶检测方法，其特征在于，检测模型的训练数据包括正样本3D数据和负样本3D数据，正样本3D数据的中心层为有病灶标注的切片，负样本3D数据的中心层为无病灶标注的切片。6.根据权利要求1所述的3D肝脏病灶检测方法，其特征在于，所述检测模型包括特征提取模块和检测模块，还包括位于特征提取模块和检测模块之间的特征金字...

【专利技术属性】
技术研发人员：高坤伦，张树，刘小青，俞益洲，李一鸣，乔昕，潘晶，应汉宁，蔡秀军，
申请(专利权)人：北京深睿博联科技有限责任公司浙江大学，
类型：发明
国别省市：