[發明專利]一種基于神經網絡的口腔CT下頜神經管的分割方法

在審

• 申請號: 201910899490.6
• 申請日: 2019-09-23
• 公開（公告）號: CN110738661A
• 公開（公告）日: 2020-01-31
• 發明（設計）人: 華臻;王浩然;李晉江
• 申請（專利權）人: 山東工商學院
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10;G06T7/00;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

一種基于神經網絡的口腔CT下頜神經管的分割方法，該方法包括以下步驟：對已有的數據進行預處理；訓練時進行數據增強；使用神經網絡訓練來得到最終的分割模型；使用得到的分割模型對測試數據進行預測；最終完成下頜神經管的分割。本發明的方法可以相比較其他神經網絡經過較少的數據訓練得到較為理想的分割結果，極大的解決了口腔科醫生在處理下頜神經管定位時費時費力的狀況，也能夠緩解影像科醫生人才供不應求的情況。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種基于神經網絡的口腔CT下頜神經管的分割方法。

背景技術

隨著人工智能技術與GPU處理能力的不斷發展，圖像處理能力在近幾年有了質的飛躍，人工智能的應用早已突破早期的數字識別的能力，極大的被應用到更加貼合現實生活的應用中來，比如車牌號檢測，人臉識別，AI醫療等等。

為了快速地輔助口腔科醫生來實現下頜神經管的精確定位，可以基于神經網絡有效地利用已有的數據經過訓練后來實現對下頜神經管的分割。傳統的下頜神經管定位完全依靠口腔科醫生的判斷，此外國內外有關醫學影像的研究表明：現如今每年中國的醫學影像發展增速達到了30%，但是從事醫學影像工作的放射科醫生的年增長率才不過4.1%, 其增長速度遠遠低于影像數據發展的速度。隨著對從事有關醫學影像的醫生需求缺口不斷擴大，從事醫學影像的醫生數量不足必然導致其工作量繁重，如此大負荷的工作量會導致誤診率和漏診率的提高。

發明內容

本發明的目的就是為了解決上述問題，提供一種基于神經網絡的口腔CT下頜神經管的分割方法，它也同樣可用于來解決其他醫學圖像分割的問題。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種基于神經網絡的口腔CT下頜神經管的分割方法。制作所要使用的數據并對需要分割的目標進行專家標注最終制成訓練集和測試集。其次對原始圖像進行數據預處理來消除可能由圖像本身缺陷而導致的結果誤差，并通過數據擴增（數據增強）來解決可能出現的網絡過擬合的情況，最終將經過訓練后生成模型用來實現口腔CT圖像的下頜神經管分割。

本發明的具體步驟為：

1）標注對應數據集中的下頜神經管位置以用來制作用于訓練的Ground Truth數據；

2）對將要使用到的數據集進行一定的預處理來方便訓練，以及消除可能由數據自身的不足而導致的誤差問題；

3）使用隨即縮放、隨機彈性變形、鏡像數據這些方法來做數據擴增（數據增強）；

4）設計用于訓練的神經網絡以用來訓練分割模型并進行訓練；

5）使用得到的訓練模型來進行預測；

6）將預測的結果與Ground Truth進行比較，計算出Dice系數來對分割結果進行評估并適當對上訴步驟進行調整；

7）完成圖像分割。

所述步驟1），數據集的制作可以通過多張二維醫學圖像數據通過疊加得來，也可以使用第三方的開源數據集。

所述步驟2），為了方便訓練以及減少可能由數據而產生的影響，通常需要對數據進行一系列的預處理，可分為以下幾個步驟：

2-1）對數據進行壓縮；

醫學圖像往往都較大，在讀取較大的圖象時往往會消耗大量的CPU與內存資源，拖慢訓練的速度，為了優化這些問題則需要先將原始數據使用基于SimpleITK的醫學圖像處理庫ANTs來對數據進行處理壓縮，然后再使用壓縮后的數據來進行訓練與預測。

2-2）進行偏置場矯正；