[发明专利]肺癌TNM分期获取方法及装置

说明书

本发明公开了一种肺癌TNM分期获取方法及装置。所述方法包括：识别第一医学影像中的第一目标结节。在第二医学影像中匹配所述第一目标结节，获取第二医学影像中的第二目标结节。获取第二目标结节的长短径，至少根据第二目标结节的长短径生成T分期。识别第一医学影像中的异常淋巴结，并通过判断异常淋巴结是否有转移生成N分期。识别第一医学影像中的第一目标结节是否有远处转移，并根据是否有远处转移生成M分期。根据T分期、N分期和M分期生成TNM分期。其中，第一医学影像和第二医学影像为针对同一患者、同一部位的不同模态医学影像。本发明方案有效提高了TNM分期的生成效率，便于医生快速了解患者病情，提高了诊断的效率。

技术领域

本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及结合图像识别自动获取肺癌TNM分期的方法及装置。

背景技术

肺内肿瘤TNM分期是目前临床上普遍采用的肺癌分期标准，通过3个方面分期的组成综合判断肺癌的分期，其具体包括：用于表示原发肿瘤大小、位置，距离组织气管和隆突的远近，有没有侵犯胸膜、胸壁，有没有肺不张或者肺炎，是否侵及纵隔或心脏大血管等内容的T分期；用于表示区域淋巴结，包括肺内、肺门、纵隔和远处的淋巴结是否存在转移的N分期；用于表示有没有远处转移的M分期。

目前医生在计算肺内肿瘤(由于肺内肿瘤在影像上的表现通常是结节/肿块，而结节/肿块的差异主要在于大小，因此以下统一简称结节)TNM分期时，用最原始的方式进行，如用纸笔记录信息，并对参照TNM分期规则的表格进行评估后写入病历中。因此，每次在确定TNM分期时，均需医生亲自测量结节大小，记录结节位置，确定相关信息并对照表格查其TNM分期，采用此种方式确定TNM分期，效率低且容易出错。

发明内容

为了解决背景技术中提到的问题，本发明提供一种肺癌TNM分期获取方法，通过人工智能自动获取T分期和N分期，再结合获取的M分期快速的生成TNM分期报告。

为了实现所述目的，本发明提供一种肺癌TNM分期获取方法，包括：

识别第一医学影像中的第一目标结节；

在第二医学影像中匹配所述第一目标结节，获取第二医学影像中的第二目标结节；

获取所述第二目标结节的长短径，至少根据所述第二目标结节的长短径生成T分期；

识别所述第一医学影像中的异常淋巴结，并通过判断异常淋巴结是否有转移生成N分期；

识别所述第一医学影像中的第一目标结节是否有远处转移，并根据是否有远处转移生成M分期；

根据所述T分期、N分期和M分期生成TNM分期，

其中，所述第一医学影像和第二医学影像为针对同一患者、同一部位的不同模态医学影像。

可选的，所述第一医学影像为平扫CT影像，所述第二医学影像为增强CT影像。

可选的，所述识别第一医学影像中的第一目标结节，包括；

获取第一医学影像中候选结节的置信度；

在第一医学影像中将置信度大于预设阈值的候选结节作为第一医学影像中的第一目标结节。

可选的，所述获取第一医学影像中候选结节的置信度，包括：

获取第一医学影像中候选结节的三维坐标；

根据所述候选结节的三维坐标从所述第一医学影像中确定所述候选结节的感兴趣区域；

根据所述感兴趣区域以及结节检测模型确定出所述候选结节的置信度。

可选的，所述在第二医学影像中匹配所述第一目标结节，获取第二医学影像中的第二目标结节包括：