基于CT图像的肺结节分割方法，图像处理设备及可读介质技术

本申请涉及一种基于CT图像的肺结节分割方法，图像处理设备及可读介质，其中方法通过第一分割模型分割出包含肺叶和气管的肺部区域，并通过第二分割模型在肺部区域进行肺结节分割，获得候选结节的位置。同时加入肺结节分类网络，从候选结节中去除假肺结节，提高了肺结节分割的准确性，减少假阳性肺结节，从而提高对肺结节检测精度。此外，通过将第一分割结果提取的肺部区域和肺结节分类结果进行合并，进行直观的展示，方便准确定位肺结节在肺中的位置，进而指导医生进行准确，提高结节切除手术效率。术效率。术效率。

【技术实现步骤摘要】
基于CT图像的肺结节分割方法，图像处理设备及可读介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种基于CT图像的肺结节分割方法，图像处理设备及可读介质。

技术介绍

[0002]目前，随着胸腔CT(Computed Tomography，电子计算机断层扫描)的普及，肺小结节及早期肺癌的发现率不断提高，需要进行微创手术的病例也不断增多。因此，在术前CT图像中精准分割出肺结节，准确定位出肺结节的位置，对精准切除肺结节意义重大。
[0003]人体的肺部被肺裂分成右上叶、右中叶、右下叶、左上叶和左下叶五部分，气管贯在穿肺的内部。传统方案中，直接使用整体CT图像进行肺结节分割，由于肺结节和肺组织在CT上差异较小，特别是小结节，不容易被分辨出分割，分割结果存在有较多的假阳肺结节，导致分割精度较低。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对传统方案中，直接使用整体CT图像进行肺结节分割，由于肺结节和肺组织在CT上差异较小，分割结果存在有较多的假阳肺结节，存在分割精度较低的问题，提供一种基于CT图像的肺结节分割方法，图像处理设备及可读介质。
[0005]本申请提供一种基于CT图像的肺结节分割方法，包括：
[0006]获取肺部CT待分割图像；
[0007]对所述肺部CT待分割图像进行预处理；
[0008]将预处理后的肺部CT待分割图像输入至第一分割模型，运行所述第一分割模型，获取所述第一分割模型输出的第一分割结果；所述第一分割结果为只保留肺部和气管的图像；
[0009]将预处理后的肺部CT待分割图像和第一分割结果输入至第二分割模型，运行所述第二分割模型，获取所述第二分割模型输出的第二分割结果；所述第二类分割结果为包含候选结节位置标记的图像；
[0010]根据所述的第二分割结果提取出的候选结节位置，从预处理后的肺部CT待分割图像中以候选结节为中心提取目标图像块；
[0011]将所述目标图像块输入至肺结节分类模型，运行所述肺结节分类模型，获取所述肺结节分类模型输出的肺结节分类结果；
[0012]将所述第一分割结果和肺结节分类结果进行合并，得到最终分割结果。
[0013]本申请还提供一种图像处理设备，包括存储器和处理器，所述存储器与所述处理器耦接；其中，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现如前述内容所述的基于CT图像的肺结节分割方法。
[0014]本申请还提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述内容所述的基于CT图像的肺结节分割方法。
[0015]本申请涉及一种基于CT图像的肺结节分割方法，图像处理设备及可读介质，其中方法通过第一分割模型分割出包含肺叶和气管的肺部区域，并通过第二分割模型在肺部区域进行肺结节分割，获得候选结节的位置。同时加入肺结节分类网络，从候选结节中去除假肺结节，提高了肺结节分割的准确性，减少假阳性肺结节，从而提高对肺结节分割精度。此外，通过将第一分割结果提取的肺部区域和肺结节分类结果进行合并，进行直观的展示，方便准确定位肺结节在肺中的位置，进而指导医生进行准确，提高结节切除手术效率。
附图说明
[0016]图1为本申请一实施例提供的基于CT图像的肺结节分割方法的流程示意图。
[0017]图2(a)为本申请一实施例提供的基于CT图像的肺结节分割方法中肺部CT待分割图像的水平面视图。
[0018]图2(b)为本申请一实施例提供的基于CT图像的肺结节分割方法中肺部CT待分割图像的矢状面视图。
[0019]图2(c)为本申请一实施例提供的基于CT图像的肺结节分割方法中肺部CT待分割图像的冠状面视图。
[0020]图3为本申请一实施例提供的基于CT图像的肺结节分割方法中第一分割结果示意图。
[0021]图4为本申请一实施例提供的基于CT图像的肺结节分割方法中第二分割结果示意图。
[0022]图5为本申请一实施例提供的基于CT图像的肺结节分割方法中最终分割结果示意图。
[0023]图6(a)为本申请一实施例提供的基于CT图像的肺结节分割方法中肺部CT待分割图像的水平面视图的切图像块处理示意图。
[0024]图6(b)为本申请一实施例提供的基于CT图像的肺结节分割方法中肺部CT待分割图像的矢状面视图的切图像块处理示意图。
[0025]图6(c)为本申请一实施例提供的基于CT图像的肺结节分割方法中肺部CT待分割图像的冠状面视图的切图像块处理示意图。
具体实施方式
[0026]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0027]本申请提供一种基于CT图像的肺结节分割方法。
[0028]如图1所示，在本申请的一实施例中，所述基于CT图像的肺结节分割方法包括如下S100至S300：
[0029]S100，获取肺部CT待分割图像。
[0030]如图2(a)至图2(b)所示，肺部CT待分割图像包含三个维度的图像，分别为水平面视图，矢状面视图和冠状面视图。
[0031]S200，对所述肺部CT待分割图像进行预处理。
[0032]S310，将预处理后的肺部CT待分割图像输入至第一分割模型，运行所述第一分割模型，获取所述第一分割模型输出的第一分割结果。
[0033]具体而言，所述第一分割模型为肺叶(包括右上叶、右中叶、右下叶、左上叶和左下叶)和气管分割模型。如图3所示，所述第一分割结果为只保留肺部和气管的图像，以下将包含肺叶和气管的区域统称为肺部区域。
[0034]S410，将预处理后的肺部CT待分割图像和第一分割结果输入至第二分割模型，运行所述第二分割模型，获取所述第二分割模型输出的第二分割结果。
[0035]具体而言，所述第二分割模型为肺结节分割模型。如图4所示，所述第二类分割结果为包含候选结节位置标记的图像。
[0036]S500，根据所述的第二分割结果提取出的候选结节位置，从预处理后的肺部CT待分割图像中以候选结节为中心提取目标图像块。
[0037]具体而言，目标图像块的大小可以为64
×
64
×
64。
[0038]S600，将所述目标图像块输入至肺结节分类模型，运行所述肺结节分类模型，获取所述肺结节分类模型输出的肺结节分类结果。
[0039]具体而言，提取后的目标图像块输入到所述肺结节分类模型，得到图像块中包含肺结节的概率，根据设定的阈值，来分类真肺结节或假肺结节，其中阈值可以为0.5。
[0040]S700，将所述第一分割结果和肺结节分类结果进行合并，得到最终分割结果。
[0041]具体而言，第一分割结果为肺叶(右上叶、右中叶、右下叶、左上叶和左下叶)和气管，肺结节分类结果为真肺结节以及其本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于CT图像的肺结节分割方法，其特征在于，所述基于CT图像的肺结节分割方法包括：获取肺部CT待分割图像；对所述肺部CT待分割图像进行预处理；将预处理后的肺部CT待分割图像输入至第一分割模型，运行所述第一分割模型，获取所述第一分割模型输出的第一分割结果；所述第一分割结果为只保留肺部和气管的图像；将预处理后的肺部CT待分割图像和第一分割结果输入至第二分割模型，运行所述第二分割模型，获取所述第二分割模型输出的第二分割结果；所述第二类分割结果为包含候选结节位置标记的图像；根据所述的第二分割结果提取出的候选结节位置，从预处理后的肺部CT待分割图像中以候选结节为中心提取目标图像块；将所述目标图像块输入至肺结节分类模型，运行所述肺结节分类模型，获取所述肺结节分类模型输出的肺结节分类结果；将所述第一分割结果和肺结节分类结果进行合并，得到最终分割结果。2.根据权利要求1所述的基于CT图像的肺结节分割方法，其特征在于，所述肺部CT待分割图像为原始的医学数字成像或DICOM格式三维肺部CT扫描图像中的一种。3.根据权利要求2所述的基于CT图像的肺结节分割方法，其特征在于，所述对所述肺部CT待分割图像进行预处理包括：改变DICOM格式三维肺部CT扫描图像的像素间距；获取DICOM格式三维肺部CT扫描图像中的CT值，转化为numpy矩阵格式；将设定范围以外的图像CT值均置为端点值，并进行归一化处理。4.根据权利要求1所述的基于CT图像的肺结节分割方法，其特征在于，在所述将预处理后的肺部CT待分割图像输入至第一分割模型，运行所述第一分割模型，获取所述第一分割模型输出的第一分割结果之后，所述基于CT图像的肺结节分割方法还包括：对第一分割结果中的气管进行最大连通域分析，筛选出像素数量最大的区域和体积大于预定数量的体素的连通区域；对筛选出来的区域进行形态学调整和断裂处的连接处理。5.根据权利要求1所述的基于CT图像的肺结节分割方法，其特征在于，所述将预处理后的肺部CT待分割图像和第一分割结果输入至第二分割模型，运行所述第二分割模型，获取所述第二分割模型输出的第二分割结果，包括：根据所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡明辉，高连胜，高德中，
申请(专利权)人：杭州华匠医学机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：