[發明專利]一種確定肺結節良惡性的方法及裝置

在審

• 申請號: 201810345323.2
• 申請日: 2018-04-17
• 公開（公告）號: CN108629764A
• 公開（公告）日: 2018-10-09
• 發明（設計）人: 丁澤震;楊忠程;魏子昆
• 申請（專利權）人: 杭州依圖醫療技術有限公司;杭州依圖網絡科技有限公司;廣州依圖醫療技術有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06N3/04
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 黃志華

本發明公開了一種確定肺結節良惡性的方法及裝置。所述方法包括：從患者的肺部CT圖像中提取得到肺結節圖像后，可以采用預設特征提取神經網絡模型對所述患者的肺結節圖像進行特征提取，并得到所述患者對應的特征向量；進一步地，可將患者對應的特征向量輸入預設良惡性分類神經網絡模型，從而得到所述預設良惡性分類神經網絡模型輸出的所述患者患有的肺結節的良惡性。如此，相比于現有技術中醫生通過人為診斷的方式來確定肺結節良惡性而言，本發明實施例采用預設特征提取神經網絡模型，并結合預設良惡性分類神經網絡來確定肺結節的良惡性，能夠降低因醫生水平差異導致的診斷誤差率，從而提高確定肺結節良惡性的準確性。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種確定肺結節良惡性的方法及裝置。

背景技術

肺結節是一種非干酪樣壞死的上皮肉芽腫病變。肺結節有良性和惡性之分，良性的肺結節可以自行緩解，對人體的危害相對較?。粣盒缘姆谓Y節容易引起功能損害、肺廣泛纖維化，甚至導致肺癌，對人體的危害極大。因此，當患者患有肺結節時，需要準確地判斷出患者所患有的肺結節是良性肺結節還是惡性肺結節。

現有技術中，醫生在確定肺結節的良惡性時，往往是通過觀察胸部影像，這種診斷方法需要醫生人為地進行判斷，效率較低，且容易受到地區醫療水平以及醫生個人經驗水平的影響，準確性較低。

基于此，目前亟需一種確定肺結節良惡性的方法，以提高確定肺結節良惡性的效率和準確性。

發明內容

本發明實施例提供一種確定肺結節良惡性的方法及裝置，以提高確定肺結節良惡性的效率和準確性。

本發明實施例提供一種確定肺結節良惡性的方法，所述方法包括：

獲取患者的肺部電子計算機斷層掃描CT圖像；

確定所述患者的肺結節在所述患者的肺部CT圖像中的位置，并從所述患者的肺部CT圖像中提取得到所述患者的肺結節圖像；其中，所述肺部CT圖像和所述肺結節圖像均為三維圖像；

采用預設特征提取神經網絡模型對所述患者的肺結節圖像進行特征提取，得到所述患者對應的特征向量；所述預設特征提取神經網絡模型的參數是通過對所述多個患者的肺結節圖像進行訓練得到的；

將所述患者對應的特征向量輸入預設良惡性分類神經網絡模型，并得到所述預設良惡性分類神經網絡模型輸出的所述患者患有的肺結節對應的良惡性；其中，所述預設的良惡性分類神經網絡模型的參數是通過對多個患者對應的特征向量、每個患者患有的肺結節對應的良惡性進行訓練得到的。

如此，本發明實施例采用預設特征提取神經網絡模型，并結合預設良惡性分類神經網絡來對肺結節的良惡性進行分析，由于以上模型均是通過對大量數據進行訓練得到的，從而使得通過模型得到的結果較為合理，且具有一定的科學依據。相比于傳統的醫生診斷的方式而言，能夠降低因醫生水平差異導致的診斷誤差率，從而提高確定肺結節良惡性的準確性；進一步地，由神經網絡模型對肺結節進行分析，能夠大大提高確定肺結節良惡性的效率。

在一種可能的實現方式中，將所述患者對應的特征向量輸入預設良惡性分類神經網絡模型，并得到所述預設良惡性分類神經網絡模型輸出的所述患者患有的肺結節對應的良惡性，包括：

將所述患者對應的特征向量輸入預設良惡性分類神經網絡模型，得到所述患者患有良性肺結節對應的置信度和所述患者患有惡性肺結節對應的置信度；

若所述所述患者患有良性肺結節對應的置信度大于或等于所述所述患者患有惡性肺結節對應的置信度，則得到所述患者患有的肺結節為良性；

若所述所述患者患有良性肺結節對應的置信度小于所述所述患者患有惡性肺結節對應的置信度，則得到所述患者患有的肺結節為惡性。