【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于深度学习对医用图像中的病灶进行分析的分析装置、分析方法以及医用图像处理装置。
技术介绍
1、在医学的临床研究及应用中，基于由医用影像成像装置获取的医用图像来进行分析，可以辅助医生快速地定位器官、组织、肿瘤等的位置。
2、另外，在医学的临床研究及应用中，某器官的原发性肿瘤可能扩散到其他器官，称为转移癌。恶性肿瘤即癌的转移的检测和分割对于医生进行诊断、分期、治疗评价具有重要的辅助作用，是医学图像处理中的重要任务。
3、现有技术中，针对被检体可能存在转移病灶的情况，医生需要根据经验依次检查拍摄相关器官得到的医用图像，人工寻找并确定可能的转移病灶并进行分割测量。在这样的处理过程中，首先，需要对被检体的相关器官依次进行基于超声波诊断装置、ct(计算机断层扫描图像)成像装置、mr(磁共振)成像装置等医用影像成像装置等的医学检查，获得超声波图像、ct图像、mr图像等医学影像，再由医生针对所获得的医学影像进行逐一阅片，无论对被检体还是医生而言，都比较耗时。而且，医生人工阅片时容易遗漏转移病灶而漏诊。
4、为了减少漏诊，在现有技术中，由各厂商研发了针对每一器官的全自动病灶检测分割算法。但现有的全自动病灶检测分割算法均有一定的假阳性结果。此外，如果对全部器官(包括没有病灶的器官)均运行对应的全自动病灶检测分割算法，由于误差的累加，假阳性的数量会变的更多，需要医生人工再次确认这些假阳性的病灶，这样会给医生带来额外的工作量。
5、因此，关于转移癌的检测与分割，需要能够快速、高准确率地进行
技术实现思路
1、鉴于这种情况，本专利技术的目的在于，提供一种提高转移癌的检测准确率以及诊疗效率的分析装置、分析方法以及医用图像处理装置。
2、为了实现上述目的，本专利技术的分析装置，其特征在于，包括：靶器官分析部，基于靶器官的医用图像进行分析，获得至少包括关联器官名称、与所述靶器官相关联的关联器官的置信度在内的关联器官信息；以及关联器官确定部，基于所述关联器官信息，根据所述关联器官的置信度，确定关联器官。
3、本专利技术的分析装置，其特征在于，包括：靶器官分析部，基于靶器官的医用图像进行分析，获得至少包括关联器官名称、与所述靶器官相关联的关联器官的置信度在内的关联器官信息；关联器官确定部，基于所述关联器官信息，根据所述关联器官的置信度，确定关联器官；以及控制部，进行控制，反复进行如下处理，直到通过所述关联器官确定部确定为无关联器官，所述处理是指将由所述关联器官确定部所确定的所述关联器官作为新的靶器官，通过所述靶器官分析部进行分析，之后通过所述关联器官确定部，确定下一个新的关联器官。
4、另外，本专利技术的分析装置，其特征在于，所述靶器官分析部包括：靶器官图像范围确定部，针对所述靶器官的医用图像，以自动的方式或用户手动的方式确定靶器官图像范围；靶器官病灶检测部，在所述靶器官图像范围内检测所述靶器官的全部病灶，针对全部所述病灶的每个病灶，获取每个病灶的病灶位置信息以及与每个病灶对应的所述关联器官信息。
5、另外，本专利技术的分析装置，其特征在于，所述靶器官分析部还包括病灶分析部，该病灶分析部基于所述病灶位置信息，针对全部所述病灶的每个病灶进行分析，获得每个病灶的病灶信息。
6、另外，本专利技术的分析装置，其特征在于，所述靶器官病灶检测部，基于第一深度学习模型，检测所述靶器官的全部病灶，并针对全部所述病灶的每个病灶，获取每个病灶的病灶位置信息以及与每个病灶对应的所述关联器官信息。
7、另外，本专利技术的分析装置，其特征在于，所述第一深度学习模型利用第一训练数据被训练为：针对每个器官，检测所述靶器官的全部病灶，并针对全部所述病灶的每个病灶，获取每个病灶的病灶位置信息以及与每个病灶对应的所述关联器官信息。
8、另外，本专利技术的分析装置，其特征在于，所述第一训练数据包括被检体的检查图像及相应的医生的诊断信息、被检体的多次跟进检查图像及相应的医生的诊断信息。
9、另外，本专利技术的分析装置，其特征在于，所述第一训练数据包括被检体的检查图像及相应的医生的诊断信息、被检体的多次跟进检查图像及相应的医生的诊断信息以及包括生物信息、多模态信息的额外信息。
10、另外，本专利技术的分析装置，其特征在于，所述关联器官确定部包括：候选关联器官确定部，基于所述关联器官信息，确定全部的候选关联器官；置信度确定部，针对全部的所述候选关联器官，确定每个所述候选关联器官的置信度；确定部，将所述置信度最高的所述候选关联器官或所述置信度为规定阈值以上的所述候选关联器官确定为关联器官。
11、另外，本专利技术的分析装置，其特征在于，所述靶器官分析部，基于第二深度学习模型，获得至少包括关联器官名称、与所述靶器官相关联的关联器官的置信度在内的关联器官信息。
12、另外，本专利技术的分析装置，其特征在于，所述第二深度学习模型被训练为针对器官输出该器官的关联器官以及关联器官的置信度。
13、另外，本专利技术的分析方法，其特征在于，包括：靶器官分析步骤，基于靶器官的医用图像进行分析，获得至少包括关联器官名称、与所述靶器官相关联的关联器官的置信度在内的关联器官信息；以及关联器官确定步骤，基于所述关联器官信息，根据所述关联器官的置信度，确定关联器官。
14、另外，本专利技术的分析方法，其特征在于，包括：靶器官分析步骤，基于靶器官的医用图像进行分析，获得至少包括关联器官名称、与所述靶器官相关联的关联器官的置信度在内的关联器官信息；关联器官确定步骤，基于所述关联器官信息，根据所述关联器官的置信度，确定关联器官；以及控制步骤，进行控制，反复进行如下处理，直到通过所述关联器官确定步骤确定为无关联器官，所述处理是指将由所述关联器官确定步骤所确定的所述关联器官作为新的靶器官，通过所述靶器官分析步骤进行分析，之后通过所述关联器官确定步骤，确定下一个新的关联器官。
15、另外，本专利技术的医用图像处理装置，具备：图像获取装置，获取被检体的至少包括靶器官的医用图像；以及上述任一项所述的分析装置。
16、[专利技术效果]
17、如上所述，根据本专利技术的分析装置、分析方法以及医用图像处理装置，能够提高转移癌的检测准确率以及诊疗效率。
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1.一种分析装置，其特征在于，包括：
2.一种分析装置，其特征在于，包括：
3.根据权利要求1或2所述的分析装置，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的分析装置，其特征在于，
5.根据权利要求3所述的分析装置，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的分析装置，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的分析装置，其特征在于，
8.根据权利要求6所述的分析装置，其特征在于，
9.根据权利要求1或2所述的分析装置，其特征在于，
10.根据权利要求1或2所述的分析装置，其特征在于，
11.根据权利要求10所述的分析装置，其特征在于，
12.一种分析方法，其特征在于，包括：
13.一种分析方法，其特征在于，包括：
14.一种医用图像处理装置，具备：
【技术特征摘要】
1.一种分析装置，其特征在于，包括：
2.一种分析装置，其特征在于，包括：
3.根据权利要求1或2所述的分析装置，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的分析装置，其特征在于，
5.根据权利要求3所述的分析装置，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的分析装置，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的分析装置，其特征在于，
...【专利技术属性】
技术研发人员：毕臣，朱琦，何东影，二见光，闫骥，张嘉霖，孙小兵，
申请(专利权)人：佳能医疗系统株式会社，
类型：发明
国别省市：
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