[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

本申請提供了一種PET/CT影像識別方法及裝置，所述影像識別方法包括：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和PET特征分類；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CT特征分類和PET特征分類進行融合，得到最終識別結果。本申請提出的模型，是基于多視圖3D卷積神經網絡的PET/CT影像的分類模型，可以更可靠的進行影像識別。使用目標實質提取，解決了由于目標組織與周圍組織的結構、密度相似，其本身的異質性導致了分類模型的高靈敏度和低特異度的問題。

技術領域

本申請涉及計算機輔助醫學技術領域，尤其涉及一種PET/CT影像識別方法及裝置。

背景技術

肺癌是當今世界上對人類危害最為嚴重的疾病之一，對于肺癌的可靠診斷和早期預防是當下十分重要的研究課題。肺結節作為肺癌最為重要的早期癥狀，對肺結節的良惡性分類成為了早期預防肺癌的重要措施。因此，如何對肺結節進行可靠分類成為肺癌早期診斷了的研究熱點。

醫學影像技術作為以非入侵方式捕獲并呈現機體形態結構和功能狀態改變的影像手段，不同于傳統醫學圖像只提供結構成像或功能成像，PET/CT作為一種融合顯像，可同時顯像肺結節形態及功能狀態的改變，對于肺癌的早期診斷提供了有力的依據。

目前面向肺結節的計算機輔助診斷技術(Computer Aided Diagnosis,CAD)已經取得了不錯的效果。但現存方法主要針對CT影像，主要通過肺結節的人工標注、特征提取，并構建分類網絡進行識別。然而，前期標注工作不僅依賴人工，而且由于每位人工標注的主觀性不同，可能導致不同程度的誤差。同時，由于目標組織與周圍組織的結構、密度相似，其本身的異質性導致了分類模型的高靈敏度和低特異度。

發明內容

本申請提供了一種PET/CT影像識別方法及裝置，以解決由于目標組織與周圍組織的結構、密度相似，其本身的異質性導致了分類模型的高靈敏度和低特異度的問題。

第一方面，本申請提供一種PET/CT影像識別方法，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。

可選的，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。

可選的，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。

可選的，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