一种目标检测方法技术

本发明专利技术涉及目标检测技术领域，特别是涉及一种基于人体计算机断层扫描影像的目标检测方法。该方法包括：获取不同对象的人体医学数字成像与通信影像数据集，将医学数字成像与通信数据集中的序列文件重建生成三维CT影像；对的三维CT影像分别在冠状面和水平面方向上生成二维的数字重建放射影像，在二维的数字重建放射影像上标注相应目标区域作为训练标签；基于二维的数字重建放射影像构建YOLO目标检测网络，采用二维的数字重建放射影像和对应区域标签训练目标检测网络，获得检测模型；采用获得的检测模型对三维CT影像进行目标检测，获得目标区域的定位信息。本发明专利技术提高了基于人体计算机断层扫描影像中目标检测的效率与准确性。算机断层扫描影像中目标检测的效率与准确性。算机断层扫描影像中目标检测的效率与准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种目标检测方法


[0001]本专利技术涉及目标检测
，尤其是一种基于人体计算机断层扫描影像的目标检测方法。

技术介绍

[0002]在传统医疗领域，医学影像数据需要影像科医生耗费大量的精力去进行筛查和判别，大量重复性和机械性的工作容易使医生过度疲劳而产生误判。而目标检测可以在目标周围绘制合适的边界框(bbox：bounding box)实现快速定位，能够在大量的医学影像序列中快速地定位到医生感兴趣的病灶，关节等区域，辅助医生更快地进行疾病的诊断与治疗。深度学习的发展也对医学图像中的目标检测带来了巨大提升。深度学习模型的训练需要大量带标注的数据集，需要足够的医疗资源与成本来支撑，对于一些三维的目标检测更需要时间与精力来标注准确的训练数据，同时也需要更多的计算机资源来实现。

技术实现思路

[0003]本专利技术要解决的技术问题是：克服现有技术中之不足，提供一种目标检测方法，提高了基于人体计算机断层扫描影像中目标检测的效率与准确性。
[0004]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种目标检测方法，用于定位人体计算机断层扫描影像中的感兴趣区域，包括如下步骤：
[0005]S1、获取不同对象的人体医学数字成像与通信影像数据集，将医学数字成像与通信数据集中的序列文件重建生成三维CT影像；
[0006]S2、对步骤(S1)的三维CT影像分别在冠状面和水平面方向上生成二维的数字重建放射影像，在二维的数字重建放射影像上标注相应目标区域作为训练标签；
[0007]S3、基于步骤(S2)中二维的数字重建放射影像构建YOLO目标检测网络，采用二维的数字重建放射影像和对应区域标签训练目标检测网络，获得检测模型；
[0008]S4、采用步骤(S3)中获得的检测模型对三维CT影像进行目标检测，获得目标区域的定位信息。
[0009]进一步地，所述步骤(S1)中医学数字成像与通信影像数据集中的序列文件根据头文件中包括的图像方位、图像位置、像素间距、切片厚度信息重建生成三维CT影像。
[0010]进一步地，所述步骤(S2)具体操作步骤为：
[0011]先在人体三维CT影像的水平面方向生成二维数字重建放射影像：主体的数字重建放射影像；生成的数字重建放射影像上包含人体主干区域和CT床等其他干扰区域，人工标注出感兴趣的人体主干区域作为训练标签：主体标签；通过上一步标注结果映射到三维CT影像，裁剪出人体主干的三维CT体数据，在此体数据的冠状面方向再生成数字重建放射影像：冠状面的数字重建放射影像，在此数字重建放射影像上标注出目标区域作为训练标签：冠状面标签；再通过上一步标注结果映射到人体主干的三维CT体数据，裁剪出目标区域的三维CT体数据，在此体数据的水平面方向生成数字重建放射影像：水平面的数字重建放射
影像，在此数字重建放射影像上标注出目标区域作为训练标签：水平面标签。
[0012]更进一步地，所述步骤(S3)具体操作步骤为：
[0013]采用主要的数字重建放射影像和主要标签构建人体主干的定位网络：主体定位，训练保存模型；采用冠状面的数字重建放射影像和冠状面标签构建冠状面的定位网络：冠状面目标定位，训练保存模型；采用水平面的数字重建放射影像和水平面的标签构建水平面的定位网络：水平面目标定位，训练保存模型。
[0014]更进一步地，所述步骤(S4)具体操作步骤为：
[0015]将医学数字成像与通信数据集的序列文件重建成三维CT体数据，对CT体数据在水平面方向生成主体二维数字重建放射影像，采用所述主体定位模型在主体数字重建放射影像上检测出人体主干区域，根据主体定位结果在原始CT影像中裁剪出只包含人体主干区域的三维体数据：主要数据；然后对主体数据在冠状面方向生成数字重建放射影像，采用冠状面目标定位模型在冠状面数字重建放射影像上检测出感兴趣区域在立体坐标系中x轴与z轴的起始位置与长宽信息；根据上一步结果在主体数据中裁剪出包含目标区域和其他区域的体数据：冠状面体数据，对冠状面体数据在水平面方向生成数字重建放射影像，采用水平面目标定位模型在水平面数字重建放射影像上检测出感兴趣区域y轴起始位置与高度信息，映射到原始人体三维CT影像中，绘制出目标区域的边界框，完成目标检测。
[0016]本专利技术的有益效果是：
[0017]本专利技术所提供的方法中三维CT体数据生成二维数字重建放射影像算法保证了算法的快速性，有效性；
[0018]本专利技术所提供的方法中YOLO算法保证了算法的准确性；
[0019]本专利技术所提供的方法利用不同方向上的二维数字重建放射影像实现对三维目标进行检测定位，提升了三维目标检测的效率，节省了计算成本。
附图说明
[0020]下面结合附图和实施例对本专利技术进一步说明。
[0021]图1是本专利技术的一种目标检测方法的流程图。
[0022]图2是本专利技术的一种目标检测方法的原理图。
具体实施方式
[0023]现在结合附图和优选实施例对本专利技术作进一步的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本专利技术的基本结构，因此其仅显示与本专利技术有关的构成。
[0024]如图1所示，一种目标检测方法，用于定位人体计算机断层扫描影像中的感兴趣区域，包括如下步骤：
[0025]获取不同对象的人体医学数字成像与通信(DICOM)影像数据集，将医学数字成像与通信(DICOM)数据集中的序列文件重建生成三维CT影像；其中，医学数字成像与通信(DICOM)影像数据集中的序列文件根据头文件中图像方位(imageOrientation)、图像位置(imagePosition)、像素间距(pixelSpacing)、切片厚度(sliceThickness)等信息重建生成三维CT影像；
[0026]对三维CT影像分别在冠状面和水平面方向上生成二维的数字重建放射影像
(DRR)，在二维的数字重建放射影像(DRR)上标注相应目标区域作为训练标签，具体操作步骤为：
[0027]先在人体三维CT影像的水平面方向生成二维数字重建放射影像(DRR)：主体的数字重建放射影像(drr_main)；生成的主体数字重建放射影像(drr_main)上包含人体主干区域和CT床等其他干扰区域，人工标注出感兴趣的人体主干区域作为训练标签：主体标签(label_main)；通过上一步标注结果映射到三维CT影像，裁剪出人体主干的三维CT体数据，在此体数据的冠状面方向再生成数字重建放射影像：冠状面的数字重建放射影像(drr_coronal)，在此数字重建放射影像上标注出目标区域作为训练标签：冠状面标签(label_coronal)；再通过上一步标注结果映射到人体主干的三维CT体数据，裁剪出目标区域的三维CT体数据，在此体数据的水平面方向生成数字重建放射影像：水平面的数字重建放射影像(drr_axial)，在此数字重建放射影像上标注出目标区域作为训练标签：水平面标签(label_axial)；
[0028]基于二维的数字重建放射影本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，用于定位人体计算机断层扫描影像中的感兴趣区域，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取不同对象的人体医学数字成像与通信影像数据集，将医学数字成像与通信数据集中的序列文件重建生成三维CT影像；S2、对步骤(S1)的三维CT影像分别在冠状面和水平面方向上生成二维的数字重建放射影像，在二维的数字重建放射影像上标注相应目标区域作为训练标签；S3、基于步骤(S2)中二维的数字重建放射影像构建YOLO目标检测网络，采用二维的数字重建放射影像和对应区域标签训练目标检测网络，获得检测模型；S4、采用步骤(S3)中获得的检测模型对三维CT影像进行目标检测，获得目标区域的定位信息。2.根据权利要求1所述的一种目标检测方法，其特征在于：所述步骤(S1)中医学数字成像与通信影像数据集中的序列文件根据头文件中包括的图像方位、图像位置、像素间距、切片厚度信息重建生成三维CT影像。3.根据权利要求1所述的一种目标检测方法，其特征在于：所述步骤(S2)具体操作步骤为：先在人体三维CT影像的水平面方向生成二维数字重建放射影像：主体的数字重建放射影像；生成的数字重建放射影像上包含人体主干区域和CT床等其他干扰区域，人工标注出感兴趣的人体主干区域作为训练标签：主体标签；通过上一步标注结果映射到三维CT影像，裁剪出人体主干的三维CT体数据，在此体数据的冠状面方向再生成数字重建放射影像：冠状面的数字重建放射影像，在此数字重建放射影像上标注出目标区域作为训练标签：冠状面标签；再通过上一步标注结果映射到人体主干的三维CT体数据，裁剪出...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪轶平，吴文浩，
申请(专利权)人：常州锦瑟医疗信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：