【技术实现步骤摘要】
一种胰腺囊性病变的检测方法及装置
[0001]本专利技术属于医学影像
，具体涉及一种胰腺囊性病变的检测方法及装置。
技术介绍
[0002]胰腺囊性病变在一般人群中的患病率很高，患病率随着患者年龄的增加而增加。许多胰腺囊性病变具有恶性转化的潜能。临床医生必须在手术过度治疗的风险和监测病变导致错过最佳手术时间之间平衡自己的选择。大量研究表明，胰腺囊性病变在普通人群中的总体患病率会随着年龄的增加而增加。由于在临床实践中广泛使用多期相计算机断层扫描(CT)，胰腺囊性病变也经常在其他无症状的患者中发现。通常，胰腺外科中心评估胰腺囊性病变的患者每年都在增加，而诊断时主要囊肿的中位尺寸持续减小(诊断时囊肿的平均直径约为20mm)。胰腺囊性病变包含不同的类型，它们可能是良性的，也可能是恶性的。审查病变并确定其类型是一项重要的任务，这关乎临床的决策是否正确。因此，可靠的影像诊断对于管理胰腺囊性病变患者至关重要。
[0003]由于胰腺在腹部中的位置较深且形态多变，胰腺囊性病变的纹理、形状、对比度具有较大的差异，因此分割胰腺病灶与分...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种胰腺囊性病变的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：将3D静脉期图像和3D动脉期图像分别输入到3D卷积网络和Transformer网络，分别提取静脉期图像特征和动脉期图像特征；将所述静脉期图像特征和动脉期图像特征输入至多网络多期相特征融合模块，输出多期相融合特征；将所述多期相融合特征输入至病灶分割模块，自动分割囊肿、主胰管并输出囊肿尺寸。2.根据权利要求1所述的胰腺囊性病变的检测方法，其特征在于，进行模型训练时，输入3D卷积网络的3D静脉期图像进行逐像素标注，输入Transformer网络的3D动脉期图像不标注。3.根据权利要求1所述的胰腺囊性病变的检测方法，其特征在于，所述多网络多期相特征融合模块包括通道注意力模块和空间注意力模块；其中，通道注意力模块首先对输入的静脉期图像特征F1和动脉期图像特征F2分别通过全局平均池化进行降维；然后分别通过卷积核大小为k的一维空洞卷积获得k个通道的相关关系，经sigmoid激活函数获得通道注意力权重w1、w2，并分别与F1、F2相乘得到w1F1、w2F2；最后将F2与一个可学习权重a1相乘后与w1F1相加，得到通道修正的静脉期特征F
11
＝w1F1+a1F2，将F1与一个可学习权重a2相乘后与w2F2相加，得到通道修正的动脉期特征F
21
＝w2F2+a2F1；空间注意力模块首先对输入的F
11
、F
21
分别进行空洞卷积并经softmax激活函数后得到空间注意力权重s1、s2，并分别与F
11
、F
21
相乘后得到s1F
11
、s2F
21
；然后将F
21
与一个可学习权重b1相乘后与s1F
11
相加，得到空间修正的静脉期特征F
12
＝s1F
11
+b1F
21
，将F
11
与一个可学习权重b2相乘后与s2F
21
相加，得到空间修正的动脉期特征F
22
＝s2F
21
+b2F
11
；最后将F
12
与F
22
相加得到两个期相的融合特征F
f
＝F
12
+F
22
。4.根据权利要求1所述的胰腺囊性病变的检测方法，其特征在于，所述病灶分割模块还包括一个基于多层感知机的分类器，主要用于判别有无壁结节、有无实性成分即病灶里是否有液化部分；如果有壁结节，发出提示信息，病灶分割模块自动分割壁结节。5.根据权利要求4所述的胰腺囊性病变的检测方法，其特征在于，所述方法还包括临床决策步骤：根据用户选择的国际公认的胰腺囊性病灶参考标准，从特征候选池提取特征，所述特征候选池保存了病灶分割模块的输出结果；结合患者的临床化验信息，基于提取的特征构建临床决策树；利用临床决策树算法输出患者的临床决策：复查，不复查，手术。6.根据权利要求5所述的胰腺囊性病变的检测方法，其特征在于，用户选择AGA参考标准时，临床决策树的构建方法包括：通过将从候选池提取的定量特征与设定的阈值进行比较或是否包括壁结节，确定患者具有的危险征象；如果所述危险征象的数量超过两项，进行EUS
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【专利技术属性】
技术研发人员：曲太平，李秀丽，薛华丹，金征宇，俞益洲，李一鸣，乔昕，
申请(专利权)人：杭州深睿博联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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