[发明专利]一种电子计算机断层扫描CT图像分类方法、装置及设备

说明书

本申请实施例公开了一种电子计算机断层扫描CT图像分类方法、装置及设备，该方法包括：获取待分类CT图像中各个像素点的点云数据；根据各个像素点的点云数据以及待分类CT图像中任意两个像素点之间的距离，生成各个像素点对应的全局影响特征；将各个像素点的点云数据分别与各个像素点对应的全局影响特征进行叠加，得到各个像素点的融合特征数据；基于待分类CT图像中各个像素点的融合特征数据进行图像分类，得到待分类CT图像的分类结果。其中，因像素点的融合特征数据携带了该像素点的局部信息及待分类CT图像的全局信息，使得待分类CT图像的分类过程能够依据全面准确的信息进行分类，提高CT图像的分类准确性。

技术领域

本申请涉及自动化机器学习技术领域，具体涉及一种电子计算机断层扫描CT图像分类方法、装置及设备。

背景技术

随着电子计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)的发展，CT图像分类越来越重要。其中，与普通图像(例如，照相机拍摄的图像)相比，CT图像具有以下特点：①CT图像的图层数量比较多(例如，CT图像包括100层图层)。②CT图像中像素点携带的CT值波动范围比较大(例如，CT值波动范围可以为[－1000Hu，+1000Hu])。

基于上述内容可知，因CT图像与普通图像之间存在差异，使得CT图像的分类过程与普通图像的分类过程之间也存在差异。然而，如何对CT图像进行准确地分类仍是一个亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供一种电子计算机断层扫描CT图像分类方法、装置及设备，能够对CT图像进行准确地分类。

为解决上述问题，本申请实施例提供的技术方案如下：

一种电子计算机断层扫描CT图像分类方法，包括：

获取待分类CT图像中各个像素点的点云数据；所述点云数据包括像素点在所述待分类CT图像中的三维坐标值以及CT值；

根据所述各个像素点的点云数据以及所述待分类CT图像中任意两个像素点之间的距离，生成各个像素点对应的全局影响特征；

将所述各个像素点的点云数据分别与各个像素点对应的全局影响特征进行叠加，得到各个像素点的融合特征数据；

基于所述待分类CT图像中各个像素点的融合特征数据进行图像分类，得到所述待分类CT图像的分类结果。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述各个像素点的点云数据以及所述待分类CT图像中任意两个像素点之间的距离，生成各个像素点对应的全局影响特征，包括：

根据所述各个像素点的点云数据以及所述待分类CT图像中任意两个像素点之间的距离，生成所述待分类CT图像中各个像素点对目标像素点的影响特征；其中，所述目标像素点为所述待分类CT图像中任一像素点；

将所述各个像素点的点云数据进行数据分布归一化处理和非线性激活处理，得到各个像素点对应的目标特征数据；

根据所述各个像素点对应的目标特征数据和所述待分类CT图像中各个像素点对目标像素点的影响特征，得到所述目标像素点对应的全局影响特征。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述各个像素点的点云数据以及所述待分类CT图像中任意两个像素点之间的距离，生成所述待分类CT图像中各个像素点对目标像素点的影响特征，包括：

将所述各个像素点的点云数据进行数据分布归一化处理，得到各个像素点对应的归一化数据；

将所述各个像素点的点云数据进行非线性激活处理，得到各个像素点对应的非线性数据；

根据所述目标像素点对应的归一化数据、所述各个像素点对应的非线性数据以及所述待分类CT图像中任意两个像素点之间的距离，生成所述待分类CT图像中各个像素点对目标像素点的影响特征。