[发明专利]基于transform注意力机制的肺结节检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于transform注意力机制的肺结节检测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

获取3D肺部图像，对所述3D肺部图像进行预处理；

构建Transformer自注意力机制的肺结节检测模型；

输入所述3D肺部图像至训练和测试后的所述肺结节检测模型；

利用所述肺结节检测模型对所述3D肺部图像进行结节检测，输出肺结节候选区域；

消除所述肺结节候选区域的非结节区域，得到肺结节检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于transform注意力机制的肺结节检测方法，其特征在于：所述构建Transformer自注意力机制的肺结节检测模型之前，还包括：

获取原始数据集，并对所述原始数据集进行预处理；

利用预处理后的原始数据集对肺结节检测模型进行训练和测试。

3.根据权利要求2所述的一种基于transform注意力机制的肺结节检测方法，其特征在于：所述预处理包括：数据清洗、图像翻转、颜色变换、去均值、归一化、标准化中的至少一种。

4.根据权利要求1所述的一种基于transform注意力机制的肺结节检测方法，其特征在于：所述对所述3D肺部图像进行预处理，包括：

对所述3D肺部图像进行灰度化处理，得到灰度图像。

5.根据权利要求4所述的一种基于transform注意力机制的肺结节检测方法，其特征在于：所述利用所述肺结节检测模型对所述3D肺部图像进行结节检测，输出肺结节候选区域，包括：

对所述灰度图像进行堆叠，其中，将连续层叠的M层所述灰度图像按照预设策略堆叠生成一层紧凑图像；M的取值为正整数；

将所述紧凑图像、所述紧凑图像中存在的实际肺结节的标注，输入到所述候选生成器，进行收敛训练，输出候选区域与对候选区域的判断，分别为背景区域、肺结节候选区域和假阳性候选区域；其中，所述标注包括肺结节的位置和直径；

将所述候选生成器输出的肺结节候选区域与所述标注对比，分出肺结节候选区域与假阳性候选区域，得到肺结节候选区域并输出。

6.根据权利要求1所述的一种基于transform注意力机制的肺结节检测方法，其特征在于：所述消除所述肺结节候选区域的非结节区域，得到肺结节检测结果，包括：

提取所述肺结节候选区域中候选结节的3D特征；

以候选结节的中心为球心，产生有序均匀视点；

确定对所述候选结节中心且与视线垂直的平面上的图像作为所述视点的2D再生图像；

对每个所述2D再生图像，使用基于区域的活动轮廓模型对所述候选结节进行分割；

计算各分割区域图像的2D特征；

使用所述2D特征和所述3D特征对候选结节进行分类，区分候选结节为肺结节或假阳性结节；

消除假阳性结节区域，输出肺结节检测结果。

7.一种基于transform注意力机制的肺结节检测装置，其特征在于：包括：

图像处理模块，用于获取3D肺部图像，对所述3D肺部图像进行预处理；

模型构建模块，用于构建Transformer自注意力机制的肺结节检测模型；

图像检测模块，用于输入所述3D肺部图像至训练和测试后的所述肺结节检测模型；

结节检测模块，用于利用所述肺结节检测模型对所述3D肺部图像进行结节检测，输出肺结节候选区域；

结果生成模块，消除所述肺结节候选区域的非结节区域，得到肺结节检测结果。

8.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器以及一个或多个处理器；

所述存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6任一所述的一种基于transform注意力机制的肺结节检测方法。

9.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-6任一所述的一种基于transform注意力机制的肺结节检测方法。