[發(fā)明專利]一種檢測(cè)肺結(jié)節(jié)的方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110365356.5
• 申請(qǐng)日: 2021-04-02
• 公開（公告）號(hào): CN112967279A
• 公開（公告）日: 2021-06-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 柴象飛;郭娜;張路;劉鵬飛;劉東
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 慧影醫(yī)療科技(北京)有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/10
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 余菲

本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種檢測(cè)肺結(jié)節(jié)的方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備，該方法包括：對(duì)肺部三維圖像進(jìn)行分割操作，以得到三維分割圖像；將三維分割圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)模型中，以得到肺結(jié)節(jié)檢測(cè)結(jié)果，其中，預(yù)先訓(xùn)練好的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)模型包括第一卷積層、第二卷積層、第一特征提取層和第二特征提取層，第一卷積層用于對(duì)三維分割圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算，以得到第一特征圖，第二卷積層用于對(duì)第一特征圖進(jìn)行卷積運(yùn)算，以獲得第二特征圖，第一特征提取層用于對(duì)第二特征圖進(jìn)行特征提取，以獲得第三特征圖，第二特征提取層用于對(duì)第三特征圖進(jìn)行特征提取，以獲得肺結(jié)節(jié)檢測(cè)結(jié)果。借助于上述技術(shù)方案，本申請(qǐng)實(shí)施例能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種檢測(cè)肺結(jié)節(jié)的方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備。

背景技術(shù)

肺癌是發(fā)病率和死亡率增長(zhǎng)最快的惡性腫瘤之一，已對(duì)人群健康和生命造成了極大的威脅。相對(duì)于其他癌癥，肺癌的生物學(xué)特性十分復(fù)雜，早期多無明顯癥狀，大多數(shù)被發(fā)現(xiàn)時(shí)已是中晚期，治療費(fèi)用高昂且效果不佳。因此，早期篩查顯得至關(guān)重要。肺癌早期一般表現(xiàn)為肺部惡性肺結(jié)節(jié)，因此，早期篩查一般從肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)入手。

目前，現(xiàn)有的檢測(cè)方法是通過現(xiàn)有的檢測(cè)模型對(duì)二維的圖像進(jìn)行檢測(cè)，從而獲得檢測(cè)結(jié)果。

在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)中存在如下問題：由于肺結(jié)節(jié)實(shí)際為三維圖像，使用現(xiàn)有的檢測(cè)模型對(duì)肺部三維圖像進(jìn)行檢測(cè)會(huì)喪失圖像本身的三維信息。所以，現(xiàn)有的檢測(cè)模型存在著無法實(shí)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)檢測(cè)的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)實(shí)施例的目的在于提供一種檢測(cè)肺結(jié)節(jié)的方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備，以解決現(xiàn)有的檢測(cè)模型存在著無法實(shí)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)檢測(cè)的問題。

第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種檢測(cè)肺結(jié)節(jié)的方法，該方法包括：對(duì)肺部三維圖像進(jìn)行分割操作，以得到三維分割圖像；將三維分割圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)模型中，以得到肺結(jié)節(jié)檢測(cè)結(jié)果，其中，預(yù)先訓(xùn)練好的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)模型包括第一卷積層、第二卷積層、第一特征提取層和第二特征提取層，第一卷積層用于對(duì)三維分割圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算，以得到第一特征圖，第二卷積層用于對(duì)第一特征圖進(jìn)行卷積運(yùn)算，以獲得第二特征圖，第一特征提取層用于對(duì)第二特征圖進(jìn)行特征提取，以獲得第三特征圖，第二特征提取層用于對(duì)第三特征圖進(jìn)行特征提取，以獲得肺結(jié)節(jié)檢測(cè)結(jié)果。

因此，本申請(qǐng)實(shí)施例通過對(duì)肺部三維圖像進(jìn)行分割操作，以得到三維分割圖像，隨后將三維分割圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)模型中，以得到肺結(jié)節(jié)檢測(cè)結(jié)果，其中，預(yù)先訓(xùn)練好的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)模型包括第一卷積層、第二卷積層、第一特征提取層和第二特征提取層，第一卷積層用于對(duì)三維分割圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算，以得到第一特征圖，第二卷積層用于對(duì)第一特征圖進(jìn)行卷積運(yùn)算，以獲得第二特征圖，第一特征提取層用于對(duì)第二特征圖進(jìn)行特征提取，以獲得第三特征圖，第二特征提取層用于對(duì)第三特征圖進(jìn)行特征提取，以獲得肺結(jié)節(jié)檢測(cè)結(jié)果，從而本申請(qǐng)實(shí)施例能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)。

在一個(gè)可能的實(shí)施例中，第一卷積層的卷積步長(zhǎng)為1，且第一卷積層的卷積核的大小為3×3×3；第二特征提取層的卷積步長(zhǎng)為1。

因此，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的4倍下采樣讓肺結(jié)節(jié)消失的問題，本申請(qǐng)實(shí)施例將第一卷積層的卷積步長(zhǎng)修改成1，并將第一卷積層的卷積核修改成3×3×3，還將第二卷積層的卷積步長(zhǎng)修改成1，從而通過這樣的改進(jìn)，一方面避免了小目標(biāo)物體在下采樣的過程中的消失，另一方面，也讓最終的offset失去了原有的意義，所以在肺結(jié)節(jié)檢測(cè)模型中刪除了對(duì)offset的回歸，從而在一定程度上降低了計(jì)算機(jī)的計(jì)算量，提高了模型的效率。

在一個(gè)可能的實(shí)施例中，肺部三維圖像包括左肺三維圖像和右肺三維圖像；其中，對(duì)肺部三維圖像進(jìn)行分割操作，以得到三維分割圖像，包括：將肺部三維圖像分割為左肺三維圖像和右肺三維圖像；沿著水平方向，將左肺三維圖像和/或右肺三維圖像分割為多個(gè)三維分割圖像。