【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及图像处理，尤其涉及一种基于ct图像的病灶检测方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、基于胸部ct(computed tomography，电子计算机断层扫描)图像，对肺结节进行数量、位置和大小的检测是推断肺部病灶病变特性的重要手段。
2、现有技术中，通常通过深度学习算法或者分割模型，先检测结节位置，再进行分割处理，这种检测方法通常检测精度不高。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种基于ct图像的病灶检测方法、装置、电子装置及计算机可读存储介质，可同时对肺部病灶进行检测和分割，得到病灶的精确位置和包含病灶的分割图像，解决检测病灶精度不高的问题。
2、本申请实施例一方面提供了一种基于ct图像的病灶检测方法，包括：
3、对胸部ct图像进行处理得到肺部图像；
4、对所述肺部图像进行病灶分割，得到对应于所述肺部图像内的各个病灶区域的分割结果，并同步对所述肺部图像进行病灶检测，得到各个病灶区域的检测结果；
5、对所述分割结果和所述检测结果进行融合，得到各个病灶区域在所述胸部ct图像中的位置和尺寸；
6、其中，所述对所述肺部图像进行病灶检测，得到各个病灶区域的检测结果包括：
7、将所述肺部图像处理为多个二维切片，并通过预设的二维检测模型对所述多个二维切片进行病灶检测，得到各个二维切片所包含的预测病灶区域的边缘点位置信息；
8、根据所述预测病灶区域的边缘点位置信息，按照预设的三
9、根据各个三维预测病灶区域，确定出所述肺部图像内的各个病灶区域的检测结果。
10、本申请实施例一方面还提供了一种基于ct图像的病灶检测装置，包括：
11、处理模块，用于对胸部ct图像进行处理得到肺部图像；
12、分割模块，用于对所述肺部图像上的病灶进行分割，得到对应于所述肺部图像内的各个病灶区域的分割结果；
13、检测模块，用于同步基于所述肺部图像进行病灶检测，得到各个病灶区域的检测结果；
14、融合模块，用于对所述分割结果和所述检测结果进行融合，得到各个病灶区域在所述胸部ct图像中的位置和尺寸；
15、其中所述检测模块，还用于将所述肺部图像处理为多个二维切片，并通过预设的二维检测模型对所述多个二维切片进行病灶检测，得到各个二维切片所包含的预测病灶区域的边缘点位置信息，根据所述预测病灶区域的边缘点位置信息，按照预设的三维重建算法，得到所述边缘点位置信息对应的三维边缘点位置信息，并按照所述三维边缘点位置信息对所述预测病灶区域进行三维重建，得到多个三维预测病灶区域，以及根据各个三维预测病灶区域，确定出所述肺部图像内的各个病灶区域的检测结果。
16、本申请实施例一方面还提供了一种电子装置，包括：
17、存储器和处理器；
18、所述存储器存储有可执行计算机程序；
19、与所述存储器耦合的所述处理器，调用所述存储器中存储的所述可执行计算机程序，执行如上述基于ct图像的病灶检测方法中的各步骤。
20、本申请实施例一方面还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时，实现如上述实施例提供的基于ct图像的病灶检测方法。
21、从上述本申请各实施例可知，本专利技术一方面通过基于将胸部ct图像进行处理得到的肺部图像，对该肺部图像进行病灶分割，得到对应于该肺部图像内的各个病灶区域的分割结果，并同步对该肺部图像进行病灶检测，得到各个病灶区域的检测结果，可提高病灶检测的速度，另一方面通过将病灶的分割结果和检测结果进行融合，得到各个病灶区域在该胸部ct图像上的位置和尺寸，由于最终输出的病灶区域的位置和尺寸是通过融合同步获取的病灶分割结果和病灶检测结果得到，两种处理结果互补，因此可以提高病灶检测的精准度和检测效率。
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1.一种基于CT图像的病灶检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述肺部图像进行病灶分割，得到对应于所述肺部图像内的各个病灶区域的分割结果包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过预先训练得到的病灶分割模型对所述肺部图像进行病灶分割，获得所述分割结果包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将各所述立方体子区域输入到预先训练得到的病灶分割模型中进行病灶分割，获得所述分割结果包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个三维预测病灶区域，确定出所述肺部图像内的各个病灶区域的检测结果包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个三维预测病灶区域属于真阳类别的概率值，确定目标病灶区域，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述分割结果和所述检测结果进行融合，得到所述各个病灶区域在胸部CT图像中的位置和尺寸包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一位置信息和所述
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据排除假阳性的三维子区域，得到各个病灶区域在所述胸部CT图像中的位置和尺寸包括：
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对胸部CT图像进行处理得到肺部图像包括：
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对胸部CT图像进行处理得到肺部图像包括：
12.一种基于CT图像的病灶检测装置，其特征在于，包括：
13.一种电子装置，其特征在于，包括：
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-11任一项所述的基于CT图像的病灶检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于ct图像的病灶检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述肺部图像进行病灶分割，得到对应于所述肺部图像内的各个病灶区域的分割结果包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过预先训练得到的病灶分割模型对所述肺部图像进行病灶分割，获得所述分割结果包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将各所述立方体子区域输入到预先训练得到的病灶分割模型中进行病灶分割，获得所述分割结果包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个三维预测病灶区域，确定出所述肺部图像内的各个病灶区域的检测结果包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个三维预测病灶区域属于真阳类别的概率值，确定目标病灶区域，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述分割结果和所述检测结果进行融合，得到所述各个病灶区域在...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈日清，徐宏，李楠宇，李延祥，余坤璋，
申请(专利权)人：杭州堃博生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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