[發(fā)明專利]一種用于肺部CT影像質量的自動評估系統(tǒng)及方法

有效

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• 申請日: 2020-03-16
• 公開（公告）號: CN111402231B
• 公開（公告）日: 2023-05-23
• 發(fā)明（設計）人: 程國華;韓自營;姜志強;龔向陽;何林陽;季紅麗
• 申請（專利權）人: 杭州健培科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/136;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464
• 代理公司: 杭州匯和信專利代理有限公司 33475
• 代理人: 吳琰

本發(fā)明提供一種“端到端”的用于肺部CT影像質量的自動評估系統(tǒng)及方法，該自動評估系統(tǒng)可高準確度、高效率地獲取CT影像中的偽影，并對CT影像進行客觀公正的評估，便于醫(yī)院以及體檢機構進行CT影像質控的使用與拓展，且獨創(chuàng)性地實現(xiàn)CT影像體位判別，協(xié)助影像質檢人員對防護檢測是否到位進行判斷。

技術領域

本發(fā)明涉及醫(yī)學影像處理技術領域，特別涉及一種用于肺部CT影像質量的自動評估系統(tǒng)及方法。

背景技術

CT影像作為肺部疾病檢查的手段在臨床上使用最多，然而由于在CT成像中可能會出現(xiàn)各種各樣的金屬偽影，這些金屬偽影是與被掃描器官結構無關的異常影像，會影響CT影像的診斷結果，而CT影像質量好壞直接影響醫(yī)生的診斷結果。為了把控CT影像的質量，每個省都會有一個專門的影像質檢單位，傳統(tǒng)的影像質檢方法就是通過手工抽檢加人工打分的方式進行評價，這種方法效率低下且準確度較低。另外，CT成像會對人體產(chǎn)生一定輻射，特別的，在拍攝肺部CT影像時需要注意對被測試人甲狀腺器官和生殖器的防輻射保護，而目前在影像質檢中對于防護檢測依舊缺少高效準確的方法,傳統(tǒng)的方法就是通過放射科技師拍攝CT影像時通過病人的姿勢選擇拍攝參數(shù)，影像質檢人員通過肉眼查看以及比對參數(shù)來判斷拍攝體位，即，目前較難評估拍攝CT影像時的輻射保護措施是否到位。

計算機視覺技術，是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，不論在自然圖像檢測還是醫(yī)學圖像檢測上都已經(jīng)成為最熱門的研究領域之一，利用計算機視覺技術可以分析處理CT影像，再結合人工智能深度學習技術使得在醫(yī)學圖像中檢測目標(如肺結節(jié)、肺炎等病灶)具有可能性。

在醫(yī)學圖像檢測應用方面，人工智能深度學習比較常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型主要分為兩種，第一類是基于Region?Proposal的twostage目標檢測算法；第二類是基于回歸問題的onestage目標檢測算法。第一類是先由特定算法生成一系列樣本的候選框，再通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對樣本進行分類，最后進行邊界框的位置精修，代表作主要有R-CNN等一系列的檢測算法；第二類則不需要產(chǎn)生候選框，直接將目標邊框定位問題轉換為回歸問題進行處理，直接對預測的目標物體進行回歸，經(jīng)典的算法包括SSD、YOLO等，RetinaNet網(wǎng)絡作為onestage的檢測方法通過解決類別不平衡問題，可在提高檢測精度的同時又保留了檢測速度。

目前已經(jīng)有現(xiàn)有技術采用深度學習技術對CT影像進行改善或者分析，比如CN106600568B提供“一種低劑量CT圖像去燥方法和裝置”利用深度學習網(wǎng)絡處理得到去燥后的低劑量CT圖像，比如CN105718952B提供一種“使用深度學習網(wǎng)絡對斷層醫(yī)學影像進行病灶分類的系統(tǒng)”利用深度學習網(wǎng)絡幫助放射科醫(yī)生快速區(qū)分病灶分類，但較少關于研究對CT影像本身質量的評估的報道，而CT影像質檢對于評估CT成像工作以及后續(xù)CT影像處理均有十分大的意義。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的在于提供一種用于肺部CT影像質量的自動評估系統(tǒng)及方法，通過獲取定位片數(shù)據(jù)和肺部CT影像數(shù)據(jù)，集成神經(jīng)網(wǎng)絡訓練和輔助評判，高效準確地評估肺部CT影像質量，具有高準確度、高效率的優(yōu)勢，便于醫(yī)院以及體檢機構進行CT影像質控的使用與拓展。

具體的，該一種用于肺部CT影像質量的自動評估系統(tǒng)及方法有效利用定位片圖像上的金屬異物和鉛皮防護物的特征并結合深度學習的目標檢測分類技術，能夠有效地檢測到定位片上的金屬異物以及鉛皮防護物，同時對應到CT影像質控方法，真正地實現(xiàn)端到端的CT影像質量的評估，滿足評估人員的準確性、易操作性的需求，可準確高效地建立CT影像質控系統(tǒng)，具有廣泛的市場應用前景。

為實現(xiàn)以上目的，本技術方案提供一種用于肺部CT影像質量的自動評估方法，包括以下步驟：

步驟(1)：獲取三維形態(tài)的肺部CT影像數(shù)據(jù)以及對應的定位片數(shù)據(jù)；

步驟(2)：利用垂直投影法和最優(yōu)閾值截斷處理三維形態(tài)的肺部CT影像數(shù)據(jù)得到二維形態(tài)的肺部CT影像數(shù)據(jù)；