病灶肺段位置的识别方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本公开涉及一种病灶肺段位置的识别方法、装置、存储介质及电子设备，提高了病灶肺段位置的识别效率以及病灶肺段位置的识别结果可靠性。该方法包括：获取标注有病灶位置的目标肺部图像；将目标肺部图像输入病灶肺段位置识别模型，得到目标肺部图像中病灶对应的肺段位置识别结果，肺段位置识别结果用于表征病灶在肺部所处的肺段位置；其中，病灶肺段位置识别模型包括第一分类子模型和第二分类子模型，第一分类子模型用于根据目标肺部图像对应的肺段类别对目标肺部图像进行分类，并将分类后的目标肺部图像输入对应肺段类别的第二分类子模型，第二分类子模型用于确定目标肺部图像中病灶对应的肺段位置识别结果。病灶对应的肺段位置识别结果。病灶对应的肺段位置识别结果。

【技术实现步骤摘要】
病灶肺段位置的识别方法、装置、存储介质及电子设备


[0001]本公开涉及图像处理
，具体地，涉及一种病灶肺段位置的识别方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]CT(Computed Tomography)，即电子计算机断层扫描，它是利用X射线束对人体某部一定厚度的层面进行扫描，由探测器接收透过该层面的X射线，转变为可见光后，由光电转换变为电信号，再经模拟/数字转换器转化为数字信号，输入计算机处理。作为肺部疾病最有效的无创检测技术，肺部CT影像以其分层薄、高清、低噪声等优点，被广泛应用于肺部疾病筛查和辅助诊断。
[0003]目前，肺部CT影像分析技术主要研究肺部是否存在病灶以及病灶的疾病类型，而对于肺部CT影像中病灶所处的肺段位置的识别主要通过人工阅片实现。但是，人工阅片的识别结果很大程度上取决于阅片者自身知识储备和诊疗经验等因素，因而无法保证病灶肺段位置识别结果的准确性。此外。当累积有大量肺部CT影像时，人工阅片对于病灶肺段位置的识别效率较低。

技术实现思路

[0004]本公开的目的是提供一种病灶肺本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种病灶肺段位置的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取标注有病灶位置的目标肺部图像；将所述目标肺部图像输入病灶肺段位置识别模型，得到所述目标肺部图像中病灶对应的肺段位置识别结果，所述肺段位置识别结果用于表征所述病灶在肺部所处的肺段位置；其中，所述病灶肺段位置识别模型包括第一分类子模型和第二分类子模型，所述第一分类子模型能够识别的肺段类别数量与所述第二分类子模型的数量相同，且每一个所述第二分类子模型对应一个肺段类别，所述第一分类子模型用于根据所述目标肺部图像对应的肺段类别对所述目标肺部图像进行分类，并将分类后的所述目标肺部图像输入对应肺段类别的第二分类子模型，所述第二分类子模型用于确定所述目标肺部图像中病灶对应的肺段位置识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述病灶肺段位置识别模型包括图像分割模块，所述将所述目标肺部图像输入病灶肺段位置识别模型，得到所述目标肺部图像中病灶对应的肺段位置识别结果，包括：将所述目标肺部图像输入所述第一分类子模型，并通过所述第一分类子模型从所述目标肺部图像中提取第一图像特征，根据所述第一图像特征确定所述目标肺部图像对应的目标肺段类别；将所述目标肺部图像输入所述图像分割模块，得到多个小图像；将带有所述病灶的小图像输入对应所述目标肺段类别的第二分类子模型，并通过所述第二分类子模型从所述带有所述病灶的小图像中提取第二图像特征，根据所述第二图像特征确定所述带有所述病灶的小图像对应的肺段位置识别结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将带有所述病灶的小图像输入对应所述目标肺段类别的第二分类子模型，并通过所述第二分类子模型从所述带有所述病灶的小图像中提取第二图像特征，包括：将所述带有所述病灶的小图像及其周围预设个数的目标小图像输入对应所述目标肺段类别的第二分类子模型；分别提取所述带有所述病灶的小图像的图像特征以及所述目标小图像的图像特征进行特征融合，得到目标融合特征图；对所述目标融合特征图进行特征提取得到所述第二图像特征。4.根据权利要求1
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3任一项所述的方法，其特征在于，所述病灶肺段位置识别模型的训练过程包括：获取标注有肺段类别的第一样本肺部图像，并基于所述第一样本肺部图像训练所述第一分类子模型，所述肺段类别用于表征所述第一样本肺部图像的实际肺段类别；通过训练好的第一分类子模型对第二样本肺部图像进行分类，得到所述第二样本肺部图像对应的肺段类别，并将所述第二样本肺部图像分割成多个样本小图像，每一所述样本小图像标注有实际肺段位置识别结果；基于每一...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙小婉，蔡巍，张霞，
申请(专利权)人：沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：