[發(fā)明專利]一種在CT圖像上生成病灶的方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110231170.0
• 申請(qǐng)日: 2021-03-02
• 公開（公告）號(hào): CN113012249A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 于丹;溫濤;王艷秋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 大連東軟教育科技集團(tuán)有限公司
• 主分類號(hào): G06T11/00
• 分類號(hào): G06T11/00;G06K9/46;G06K9/62;G06T7/10
• 代理公司: 大連東方專利代理有限責(zé)任公司 21212
• 代理人: 李馨

本發(fā)明提供一種在CT圖像上生成病灶的方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取連續(xù)的原始CT圖像和病灶生成數(shù)據(jù)；建立以病灶為中心的一級(jí)正方體；基于切割后的CT圖像、病灶生成數(shù)據(jù)和預(yù)先訓(xùn)練的第一生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成病灶輪廓mask；基于切割后的CT圖像、病灶生成數(shù)據(jù)、病灶輪廓mask和預(yù)先訓(xùn)練的第二生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成病灶CT圖像；將所述病灶CT圖像插入原始CT圖像中生成完整CT圖像。本發(fā)明通過(guò)兩個(gè)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，先生成病灶輪廓，再生成完整病灶，解決了其他生成病灶方法存在的過(guò)擬合與方形邊緣明顯的問(wèn)題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)生成領(lǐng)域和及其學(xué)習(xí)領(lǐng)域，具體而言，尤其涉及一種在CT圖像上生成病灶的方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

X射線計(jì)算機(jī)斷層掃描(Computed Tomography，CT)技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診斷，是當(dāng)今臨床診斷不可或缺的醫(yī)學(xué)成像技術(shù)之一。采用基于人工智能的方法輔助進(jìn)行臨床診斷，需要大量病灶CT圖像和正常CT圖像進(jìn)行對(duì)照試驗(yàn)。一方面，在實(shí)際的圖像采集過(guò)程中，具有病灶的圖像相對(duì)較少。其次，人工進(jìn)行標(biāo)注，標(biāo)注成本較高。另一方面，大量的醫(yī)學(xué)圖像獲取會(huì)嚴(yán)重侵犯患者的隱私權(quán)。

現(xiàn)行的病灶生成方法是，在圖像上用矩形將需要加入病灶的位置進(jìn)行遮擋，然后進(jìn)行病灶生成。這樣操作的問(wèn)題在于生成的病灶周圍有較明顯的矩形邊緣，或產(chǎn)生較強(qiáng)的過(guò)擬合效果。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)生成的病灶周圍有明顯邊緣或產(chǎn)生過(guò)擬合效果的問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種在CT圖像上生成病灶的方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。以實(shí)現(xiàn)對(duì)病灶圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行小樣本擴(kuò)充，進(jìn)而基于擴(kuò)充后的數(shù)據(jù)進(jìn)行病灶輪廓及病灶內(nèi)容識(shí)別模型訓(xùn)練，達(dá)到自動(dòng)病灶識(shí)別的目的。

本發(fā)明采用的技術(shù)手段如下：

一種在CT圖像上生成病灶的方法，包括：

獲取連續(xù)的原始CT圖像和病灶生成數(shù)據(jù)，其中病灶生成數(shù)據(jù)包括添加病灶的位置、外接長(zhǎng)方體和病灶屬性值；

建立以病灶為中心的一級(jí)正方體，對(duì)所述連續(xù)的CT圖像按照一級(jí)正方體進(jìn)行圖像切割，獲取切割后的CT圖像，所述一級(jí)正方體的數(shù)據(jù)維度與原始CT圖像維度一致；

基于切割后的CT圖像、病灶生成數(shù)據(jù)和預(yù)先訓(xùn)練的第一生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成病灶輪廓mask；

基于切割后的CT圖像、病灶生成數(shù)據(jù)、病灶輪廓mask和預(yù)先訓(xùn)練的第二生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成病灶CT圖像；

將所述病灶CT圖像插入原始CT圖像中生成完整CT圖像。

進(jìn)一步地，基于切割后的CT圖像、病灶生成數(shù)據(jù)和預(yù)先構(gòu)建的第一生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成病灶輪廓mask，包括：

基于外接長(zhǎng)方體生成范圍mask；

基于范圍mask對(duì)切割后的CT圖像進(jìn)行遮擋，獲得范圍遮擋CT圖像；

建立多個(gè)以病灶為中心的二級(jí)正方體，所述二級(jí)正方體的數(shù)據(jù)維度與原始CT圖像維度一致，其中每個(gè)二級(jí)正方體對(duì)應(yīng)病灶的一個(gè)病灶屬性，且每個(gè)二級(jí)正方體中所有數(shù)均等于其對(duì)應(yīng)的病灶屬性數(shù)值；

將范圍遮擋CT圖像和二級(jí)正方體數(shù)據(jù)按通道進(jìn)行拼接，基于拼接后的數(shù)據(jù)和第一生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，生成病灶輪廓mask。

進(jìn)一步地，基于切割后的CT圖像、病灶生成數(shù)據(jù)、病灶輪廓mask和預(yù)先構(gòu)建的第二生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成病灶CT圖像，包括：

基于病灶輪廓mask對(duì)切割后的CT圖像進(jìn)行遮擋處理，生成輪廓遮擋CT圖像；

建立以病灶為中心的三級(jí)正方體，所述三級(jí)正方體的數(shù)據(jù)維度與原始CT圖像維度一致，其中三級(jí)正方體對(duì)應(yīng)病灶輪廓內(nèi)的數(shù)值隨機(jī)賦值，其他位置與對(duì)應(yīng)位置的原始CT圖像一致；