[发明专利]病灶体积测量方法和装置

说明书

本申请实施例提供了一种病灶体积测量方法和装置，解决了现有病灶体积测量方式的准确率低的问题。该病灶体积测量方法包括：基于实例分割模型，获取多个平行层面的医学影像数据中的病灶征象轮廓分布信息；基于所述病灶征象轮廓分布信息计算每个病灶的病灶像素个数；获取所述医学影像数据的像素间距和平行层面间距；以及基于每个病灶的所述病灶像素个数、所述像素间距和所述平行层面间距计算病灶总体积。

技术领域

本申请涉及影像分析技术领域，具体涉及一种病灶体积测量方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。

背景技术

2020年新型冠状病毒肺炎的特点是发展迅速，目前还没有完全制定准确的治疗方式，那么过程中CT影像承担了病灶数量大小等定量的途径，常规医生阅片过程中，由于CT是一种断层影像，一般人无法很好的进行三维状态的体积定量测量，需要计算每层的像素数量和每个像素的体积，人工计算格外困难。但是根据新冠影像学指南表示，病灶的发展中关键因素是体积和密度两个方面，而体积的变化人工无法完成。

现有技术中存在一些获取病灶体积的方式，例如：1、人工勾画轮廓计算每个层面轮廓，从而累加病灶每层的面积，再获取厚度信息进行乘法计算从而得到体积的方式，病灶多为非规则的形状，人工勾画边缘花费时间较高；2、按照CT的原理，成像方式是将一个3D结构切成平行多个图像这个基础，假设病灶为一个规则的柱体，那么从轴位投影到一个2D平面为一个圆形，从冠状位或者矢状位投射到一个2D面为一个矩形，若病灶只是旋转位置，单纯从影像的3D层面无法判断病灶的体积是否变化。

由此可见，利用现有的病灶体积测量方式，医生只能凭主观感觉判断大小的变化，或者最大层面的长短经距离，这个和真实的情况会可能存在较大的差距，而由于患者数量较多的情况下医生没有时间绘制病灶轮廓计算面积从而推演出病灶的体积，因此亟需一种可以准确高效地将病灶的信息以体积的方式呈现的方式。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种病灶体积测量方法和装置，解决了现有病灶体积测量方式的准确率低的问题。

根据本申请的一个方面，本申请一实施例提供的一种病灶体积测量方法包括：基于实例分割模型，获取多个平行层面的医学影像数据中的病灶征象轮廓分布信息；基于所述病灶征象轮廓分布信息计算每个病灶的病灶像素个数；获取所述医学影像数据的像素间距和平行层面间距；以及基于每个病灶的所述病灶像素个数、所述像素间距和所述平行层面间距计算病灶总体积。

在本申请一实施例中，所述方法进一步包括：基于肺叶轮廓分布信息计算肺叶区域的肺叶像素个数；基于所述肺叶像素个数、所述像素间距和所述平行层面间距计算肺叶体积；以及基于所述病灶总体积和所述肺叶体积计算病灶在肺叶内的体积占比。

在本申请一实施例中，所述基于实例分割模型，获取多个平行层面的医学影像数据中的病灶征象轮廓分布信息包括：将空间上间距等距的三个平行层面的医学影像数据输入所述实例分割模型；将所述实例分割模型输出的分割结果作为所述三个平行层面中位于中间的平行层面的分割结果；以及基于多个所述三个平行层面中位于中间的平行层面各自对应的所述分割结果，通过三维分割区域连接来获取三维病灶分割结果。

在本申请一实施例中，所述实例分割模型通过如下训练过程建立：将包括医生标注病灶区域的医学影像样本输入神经网络；将所述神经网络输出的预测结果与所述医生标注病灶区域对比以计算损失；以及基于所述损失调整所述神经网络的网络参数。

根据本申请的另一个方面，本申请一实施例提供的一种病灶体积测量装置包括：病灶分割模块，配置为基于实例分割模型，获取多个平行层面的医学影像数据中的病灶征象轮廓分布信息；第一像素计算模块，配置为基于所述病灶征象轮廓分布信息计算每个病灶的病灶像素个数；第一获取模块，配置为获取所述医学影像数据的像素间距和平行层面间距；以及第一体积计算模块，配置为基于每个病灶的所述病灶像素个数、所述像素间距和所述平行层面间距计算病灶总体积。