[发明专利]一种用于胸部CT影像的肺结节自动检测系统

摘要

一种用于胸部CT影像的肺结节自动检测系统。该系统针对计算机辅助软件计算量大、预测不准确、预测种类少的问题提出改进，其步骤包括：获取CT影像、分割肺部组织、检测肺部组织中的疑似结节区域、基于深度学习的病灶分类模型分类病灶、输出影像标记和诊断报告。本发明系统具有很高的结节检出率和较低的假阳性率，获得精确的结节性病变的定位、定量、定性结果及其预测概率。真正地实现端到端（CT机端到医生端）的结节性病变筛查，满足医生的准确性、易操作性的需求，具有广泛地市场应用前景。

主权项

1.一种用于胸部CT影像的肺结节自动检测系统，其特征在于，包括如下模块：(1)输入模块：获取原始计算机断层扫描(CT)影像序列；(2)肺组织分割模块：通过基于阈值的粗分割、背景体素移除、轮廓补全、气管组织移除得到初步肺部组织，再在每一个切片上，分别统计2D连通域的外轮廓边缘点的凹凸性来确定需要填充的区域，结合形态学操作填充该区域获得最终肺实质分割结果；(3)疑似结节检测模块：先在肺实质中通过最优阈值规则确定多组阈值；然后利用多组阈值分割获得多组3D连通域，一个阈值对应一组3D连通域，每一组3D连通域中包含若干个3D连通域，若出现重叠情况，采用位置回归方法融合重叠的3D连通域；再对每一个连通域提取2D/3D特征，并通过先验规则筛选获得疑似结节候选区域；最后就该区域求取中心坐标和体积，得到定位定量的结果；(4)病灶分类模块：构建基于深度学习的病灶分类模型，并以候选结节为中心在三维空间中提取目标区域输入到深度学习的病灶分类模型中进行疑似结节分类；(5)终端输出模块：诊断报告以影像标记和诊断书的形式显示或打印。