[發明專利]一種PET/CT影像識別方法及裝置

在審

• 申請號: 202211301507.1
• 申請日: 2022-10-24
• 公開（公告）號: CN115601598A
• 公開（公告）日: 2023-01-13
• 發明（設計）人: 胡斌;李同同;姚志軍
• 申請（專利權）人: 蘭州大學
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/762;G06V10/26;G06V10/30;G06V10/82;G06T7/00
• 代理公司: 北京弘權知識產權代理有限公司 11363
• 代理人: 逯長明;占園

1.一種PET/CT影像識別方法，其特征在于，包括：

通過PET/CT原始影像進行目標實質提取，得到CT數據集和PET數據集；

將CT數據集和PET數據集分別輸入到雙視圖深度學習分類器進行特征提取和特征分類，得到CT特征分類和PET特征分類；所述雙視圖深度學習分類器使用MVPD-Net模型；

基于投票的識別機制，對所述CT特征分類和PET特征分類進行融合，得到最終識別結果。

2.根據權利要求1所述的一種PET/CT影像識別方法，其特征在于，所述通過PET/CT原始影像進行處理，得到CT數據集和PET數據集的步驟包括：

獲取去噪后的CT圖像；

對去噪后的CT圖像進行重采樣處理，得到重采樣后的CT圖像；

對重采樣后的CT圖像進行基于K-means聚類算法的閾值分割，得到K-means的分割閾值；

對重采樣后的CT圖像進行基于OTSU算法的閾值分割，得到OTSU的分割閾值；

取K-means的分割閾值和OTSU的分割閾值的均值作為目標實質分割閾值；

利用所述目標實質分割閾值對CT原始影像進行形態學變換，得到CT目標實質掩膜Mask；

利用所述CT目標實質掩膜Mask對CT原始影像進行目標實質提取，得到CT數據集；

將所述CT目標實質掩膜Mask按照CT分辨率與PET分辨率的比值進行尺寸縮放，得到PET目標實質掩膜Mask；

利用所述PET目標實質掩膜Mask對PET原始影像進行目標實質提取，得到PET數據集。

3.根據權利要求2所述的一種PET/CT影像識別方法，其特征在于，所述獲取去噪后的CT圖像的步驟包括：

對CT原始影像進行數據清洗，得到清洗后的CT圖像；所述數據清洗為將存在信息缺失、結果不明確和過期的數據進行篩選去除；

對所述清洗后的CT圖像進行數據降噪，得到去噪后的CT圖像；所述數據降噪為基于濾波窗口為3×3的中值濾波方法對清洗后的CT圖像進行去噪。

4.根據權利要求2所述的一種PET/CT影像識別方法，其特征在于，所述對去噪后的CT圖像進行重采樣處理，得到重采樣后的CT圖像的步驟包括：

利用轉換公式將去噪后的CT圖像的像素值轉換為CT值，得到重采樣后的CT圖像；

所述轉換公式為

HU＝pixel_val×rescale_slope+rescale_intercept

其中，pixel_val為去噪后的CT圖像的像素值，rescale_slope和rescale_intercept為斜率和截距。

5.根據權利要求2所述的一種PET/CT影像識別方法，其特征在于，所述對重采樣后的CT圖像進行基于K-means聚類算法的閾值分割，得到K-means的分割閾值的步驟包括：

對重采樣后的CT圖像隨機選取K為2個數據作為初始聚類中心；

計算剩余數據距離初始聚類中心的歐氏距離，按照最近原則分類，生成簇；

計算每個簇中心的平均值作為新的聚類中心；

如果聚類中心發生改變，或者，迭代次數達到閾值，則得到聚類結果,并對聚類結果求均值作為K-means的分割閾值。

6.根據權利要求2所述的一種PET/CT影像識別方法，其特征在于，所述對重采樣后的CT圖像進行基于OTSU算法的閾值分割，得到OTSU的分割閾值的步驟包括：

對重采樣后的CT圖像計算灰度圖像的全局期望；

遍歷灰度值，將灰度圖像分為前景與背景；

計算前景和背景的期望與概率；

當閾值的間類方差為最大時，得到閾值作為OTSU的分割閾值。