一种CT肺结节检测方法技术

本发明专利技术公开了一种CT肺结节检测方法，包括如下步骤：a)初始检测获得候选结节；b)提取候选结节图像的3D特征；c)以候选结节的中心为球心，产生有序均匀视点，并从有序均匀视点重构候选结节的2D再生图像，并提取2D特征；d)使用2D再生图像的2D特征和候选结节图像的3D特征对候选结节进行分类，区分候选结节为假阳性或结节。本发明专利技术提供的CT肺结节检测方法，使用有序均匀视点将3D候选结节图像转化为多张2D再生图像，巧妙的将3D空间物体转化为2D，同时使用局部2D和全局3D信息检测结节，有效减少检测结果中的假阳性结节，从而获得更佳的检测结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种CT肺结节检测方法，尤其涉及一种基于局部2D信息和全局3D信息的CT肺结节检测方法。
技术介绍
肺癌是当今对人类身体健康危害最大的恶性肿瘤之一，肺癌的早期诊断与治疗能够提高病人的术后5年存活率。随着薄层CT(thin-section CT)的普及，医生的工作量急剧增强，这就使得对计算机辅助诊断(CAD)的需求变得迫切。肺结节的计算机辅助检测的研究也就成为热点。如文献I J. Shi, B. Sahiner, H.P. Chan,et al.，Pulmonary nodule registration in serial CT scans based onrib anatomy and nodule template matching，〃Med Phys 34，1336-1347(2007) ·文献 2 A. P. Reeves, A. B. Chan, D. F. Yankelevitzj et al.，〃0n measuring the changein size of pulmonary nodules,^IEEE Trans Med Imaging25，43本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种CT肺结节检测方法，其特征在于，包括如下步骤：a)初始检测获得候选结节；b)提取所述候选结节图像的3D特征；c)以候选结节的中心为球心，产生有序均匀视点，并从所述有序均匀视点重构候选结节的2D再生图像，并提取2D特征；d)使用所述2D特征和所述3D特征对候选结节进行分类，区分候选结节为结节或假阳性。

【技术特征摘要】
1.一种CT肺结节检测方法，其特征在于，包括如下步骤 a)初始检测获得候选结节； b)提取所述候选结节图像的3D特征； c)以候选结节的中心为球心，产生有序均匀视点，并从所述有序均匀视点重构候选结节的2D再生图像，并提取2D特征； d)使用所述2D特征和所述3D特征对候选结节进行分类，区分候选结节为结节或假阳性。2.如权利要求I所述的CT肺结节检测方法，其特征在于，所述步骤a)中候选结节的初始检测包括如下步骤 al)使用第一阈值进行肺分割，并检测肺边缘的缺口，根据缺口深浅和大小进行修补获得肺部原图像； a2)对所述肺部原图像，使用第一选择增强滤波器增强结节，抑制正常解剖结构；使用第二选择增强滤波器增强类似血管的线状结构；使用第三选择增强滤波器增强类似气管壁的平面结构；生成候选结节增强图像； a3)使用第二阈值分割所述候选结节增强图像，获得初始的候选结节图像。3.如权利要求I所述的CT肺结节检测方法，其特征在于，所述步骤b)中的3D特征包括所述候选结节的原图像，以及所述增强图像的形状、灰度和曲率。4.如权利要求I所述的CT肺结节检测方法，其特征在于，所述步骤c)中从所述有序均匀视点重构候选结节的2D再生图像，并提取2D特征，包括如下步骤 Cl)确定过所述候选结节中心且与视线垂直的平面上的图像作为所述视点的2D再生图像； c2)对每个所述2D再生图像，使用基于区域的活动轮廓模型对所述候选结节进行分割; c3)计算各分割区域图像的2D特征。5.如权利要求4所述的CT肺结节检测方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：李强，
申请(专利权)人：上海联影医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：