【技术实现步骤摘要】
一种基于肺部关键点的肺部整体抽取方法及系统
[0001]本专利技术涉及医疗辅助诊断
，更具体地说，涉及一种基于肺部关键点的肺部整体抽取方法及系统。
技术介绍
[0002]肺癌已成为世界范围内发病率及死亡率最高的恶性肿瘤，严重威胁着人类的生命健康，早期发现是提高肺癌患者治疗效果的有效方法，同时由于肺结节是肺癌的早期形态，因此肺结节的检测识别在肺癌治疗中的重要性日益凸显。在对肺部图像的肺结节检测时，某些肺结节依附在肺部边缘，当进行肺部抽取时，由于抽取算法的精度问题，这样的肺结节经常会被作为肺外组织而抛弃，导致肺结节检测出现漏诊。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提出一种基于肺部关键点的肺部整体抽取方法及系统，以解决现有技术中心肺部图像抽取精度低，导致肺结节检测出现误诊的问题。
[0004]本专利技术的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
[0005]在第一方面，本申请实施例提供了一种基于肺部关键点的肺部整体抽取方法，所述方法包括以下步骤：
[0006]获取与肺部图...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于肺部关键点的肺部整体抽取方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：获取与肺部图像的类别对应的图像模板；确定所述肺部图像上的边缘关键点位置；基于所述肺部图像上的边缘关键点位置和所述图像模板上的边缘关键点位置，生成变换矩阵；基于所述图像模板上的图像位置和所述变换矩阵，确定所述肺部图像对应的图像位置；对所述肺部图像对应的图像位置处的区域进行抽取，得到目标肺部图像。2.根据权利要求1所述的一种基于肺部关键点的肺部整体抽取方法，其特征在于：所述确定所述肺部图像上的边缘关键点位置，包括：获取与所述肺部图像的类别对应的关键点检测模型；将所述肺部图像输入至所述关键点检测模型，得到所述肺部图像上的边缘关键点位置。3.根据权利要求2所述的一种基于肺部关键点的肺部整体抽取方法，其特征在于：所述关键点检测模型通过如下步骤训练：获取与所述肺部图像的类别相同的肺部图像集，以及所述肺部图像集中的肺部图像上的边缘关键点位置；基于所述肺部图像集中的肺部图像上的边缘关键点位置对对应的肺部图像进行标注，生成样本肺部图像集；利用所述样本肺部图像集训练得到所述关键点检测模型。4.根据权利要求1所述的一种基于肺部关键点的肺部整体抽取方法，其特征在于：所述基于所述肺部图像上的边缘关键点位置和所述图像模板上的边缘关键点位置，生成变换矩阵，包括：生成所述肺部图像上的边缘关键点位置到所述图像模板上的边缘关键点位置的第一变换矩阵；以及所述基于所述图像模板上的图像位置和所述变换矩阵，确定所述肺部图像对应的图像位置，包括：基于所述第一变换矩阵对所述肺部图像进行变换，得到变换肺部图像；将所述图像模板上的图像位置作为所述变换后肺部图像上的图像位置。5.根据权利要求1所述的一种基于肺部关键点的肺部整体抽取方法，其特征在于：所述基于所述肺部图像上的边缘关键点位置和所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王艳芳，马力，陈庆武，吴丰凯，
申请(专利权)人：中山市北京理工大学研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。