[发明专利]胸部CT影像的肺结节自检测方法

说明书

本发明涉及医疗诊断技术领域，具体涉及一种胸部CT影像的肺结节自检测方法；包括以下步骤：样本数据库的构建、数据标准化、构建模型、检测模型一的构建、检测模型二的构建、训练检测模型的构建和肺结节检测；本发明对含有肺结节目标的数据进行数据扩充，可使网络结构学习更多的特征，解决了数据库中数据量不足的问题，提高了肺结节检测的准确度；再者，检测模型的构建提高了CT对医学图像肺结节遮挡情况的鲁棒性，提高了CT对肺结节的检测精度；另外，本发明制备的样本为三维样本，三维样本的制作能最大程度的保留原始信息，减少特征遗漏，从而提高了肺结节检测的准确度。

技术领域

本发明涉及医疗诊断技术领域，具体涉及一种胸部CT影像的肺结节自检测方法。

背景技术

CT，即电子计算机断层扫描，它是利用精确准直的X线束、γ射线、超声波等，与灵敏度极高的探测器一同围绕人体的某一部位作一个接一个的断面扫描，具有扫描时间快，图像清晰等特点，可用于多种疾病的检查；根据所采用的射线不同可分为：X射线CT(X-CT)、超声CT(UCT)以及γ射线CT(γ-CT)等。

CT是用X射线束对人体某部一定厚度的层面进行扫描，由探测器接收透过该层面的X射线，转变为可见光后，由光电转换变为电信号，再经模拟/数字转换器转为数字，输入计算机处理。图像形成的处理有如对选定层面分成若干个体积相同的长方体，称之为体素。

扫描所得信息经计算而获得每个体素的X射线衰减系数或吸收系数，再排列成矩阵，即数字矩阵，数字矩阵可存贮于磁盘或光盘中。经数字/模拟转换器把数字矩阵中的每个数字转为由黑到白不等灰度的小方块，即像素，并按矩阵排列，即构成CT图像。所以，CT图像是重建图像。每个体素的X射线吸收系数可以通过不同的数学方法算出。

CT根据人体不同组织对X线的吸收与透过率的不同，应用灵敏度极高的仪器对人体进行测量，然后将测量所获取的数据输入电子计算机，电子计算机对数据进行处理后，就可摄下人体被检查部位的断面或立体的图像，发现体内任何部位的细小病变。

现有的利用CT检测肺结节的方法存在以下不足之处：

1、现有的含肺结节的医学图像较少，数据库中数据量不足，导致检测肺结节的准确度降低。

2、不能提高CT对医学图像肺结节遮挡情况的鲁棒性，影响CT 对肺结节的检测精度。

3、在检测过程中可能会使得原始信息有所遗漏，从而降低了肺结节检测的准确度。

发明内容

针对上述存在的问题，本发明提供了一种胸部CT影像的肺结节自检测方法，用于解决背景技术中所提出的技术问题。

为了达到上述的目的，本发明采用以下的技术方案：

一种胸部CT影像的肺结节自检测方法，包括以下步骤：

S1、样本数据库的构建：

a、从LIDC数据库中的原始数据集随机选取若干个肺部病例的图像，并通过读取原始数据集的XML格式注释文件，提取出肺结节坐标信息，并用病例图像和肺结节坐标信息组成样本数据库；

b、对样本数据集进行预处理后进行截取，并对预处理后的所有样本进行复制，在复制后的样本中加入高斯噪声，组成扩充后的样本数据集；

S2、数据标准化：根据样本数据库的HU值统计分布，选取合适的HU值作为标准化范围，并将数据标准化为[0，1]；

S3、构建模型：构建三维卷积神经网络模型，并设定模型超参数；

S4、检测模型一的构建：结合对比模型现有的区域建议网络和分类网络，获得检测模型一；