【技术实现步骤摘要】
一种基于CT图像的肺结节良恶性诊断方法及装置
[0001]本专利技术属于医学影像
,具体涉及一种基于CT图像的肺结节良恶性诊断方法及装置。
技术介绍
[0002]肺癌是世界上发病率最高的癌症之一。肺结节是导致肺癌的最主要病变,电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)是筛查肺结节良恶性的最常见手段,设计CT中肺结节良恶性的计算机辅助诊断(Computer
‑
AidedDiagno sis,CAD)系统对于缓解医生阅片强度、提高恶性肺结节筛查准确性非常重要。
[0003]在临床诊断中,除了肺结节的自身特征(如纹理、形状),肺结节周围的上下文特征(如胸膜牵拉、血管变形)也能为良恶性诊断提供重要线索。但现有CAD系统一般只是根据肺结节自身特征判断其良恶性,没能充分利用肺结节周围的上下文特征,因此,现有的肺结节良恶性诊断方法存在诊断准确度不高等问题。
技术实现思路
[0004]为了解决现有技术中存在的上述问题,本专利技术提供一种基于CT图像的肺结节良恶性诊断方法 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于CT图像的肺结节良恶性诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:基于一个肺结节检测网络,从输入CT图像中检测出所有肺结节的位置及尺寸,并分割出包含每个肺结节的图像区域;基于一个特征提取网络,从分割出的肺结节图像中提取肺结节的周围特征图,并对其进行感兴趣区域池化得到肺结节的自身征象特征表示;将肺结节的周围特征图和自身征象特征表示,输入到一个基于注意力机制的上下文征象提取模块,得到肺结节的上下文征象特征表示;对自身征象特征表示和上下文征象特征表示进行融合,并将融合后的特征输入到一个逻辑回归层得到肺结节良恶性概率。2.根据权利要求1所述的基于CT图像的肺结节良恶性诊断方法,其特征在于,所述方法还包括对输入CT图像进行的预处理步骤:对输入CT图像按照1mm
×
1mm
×
1mm的像素大小采用最近邻方法进行重采样;按照肺窗中心HU值
‑
600、窗宽HU值1600进行窗宽窗位调整;生成肺部分割所需要的掩膜:以HU值=
‑
320为阈值对于重采样的图像进行二值化;对二值化图像进行连通区域计算,保留最大的连通区域作为肺部掩膜;将肺部掩膜与CT图像逐像素相乘,得到分割出肺部的CT图像,其余区域统一填充像素灰度值170。3.根据权利要求1所述的基于CT图像的肺结节良恶性诊断方法,其特征在于,所述特征提取网络为卷积神经网络3D U
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Net或3D ResNet。4.根据权利要求1所述的基于CT图像的肺结节良恶性诊断方法,其特征在于,所述基于注意力机制的上下文征象提取模块包括一个自注意力模块和一个互注意力模块;自注意力模块以肺结节的周围特征图为输入,通过一个周围特征编码模块产生与特征图通道数相同大小的自注意力向量,输出周围特征图的融合特征至互注意力模块的互注意力编码模块;互注意力模块以肺结节的自身征象特征表示为输入,通过互注意力编码模块产生与特征图通道数相同大小的互注意力向量,输出肺结节的上下文征象特征表示。5.根据权利要求1所述的基于CT图像的肺结节良恶性诊断方法,其特征在于,对自身征象特征表示和上下文征象特征表示进行融合的方法包括:以自身征象特征表示和上下文征象特征表示为输入,利用两个不同的全连接层和一个Softmax层产生一组特征融合系数;将所述特征融合系数分别与自身征象特征表示和上下文征象特征表示相乘,再将相乘后的自身征象特征表示和上下文征象特征表示拼接在一起。6.一种基于CT图像的肺结节良恶性诊断装置,其特征在于,包括:...
【专利技术属性】
技术研发人员:张番栋,俞益洲,李一鸣,乔昕,
申请(专利权)人:北京深睿博联科技有限责任公司,
类型:发明
国别省市:
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