CN106780460A - 一种用于胸部ct影像的肺结节自动检测系统 - Google Patents
一种用于胸部ct影像的肺结节自动检测系统 Download PDFInfo
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Abstract
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。
Description
技术领域
本发明属于医学影像计算机辅助诊断技术领域，尤其涉及一种用于胸部CT影像的肺结节自动检测系统。
背景技术
CT医学影像的应用，能够协助医生诊断出病人是否患有肺癌。然而该应用的普及和患者数量的增多，造成了医院放射科医生每天的阅片负担增重。目前已有很多计算机辅助诊断的研究工作者为减轻医生的阅片量，发明多种肺结节计算机辅助检测系统，系统的算法大多是先利用阈值分割、区域增长、边缘检测等方法得到CT图像中肺实质的大致区域，然后通过进行肺结节的真假阳性判断。这些算法已经不能满足医生、患者对肺结节判断的需求。
为能更加准确判断肺结节的位置、数量和种类，满足现阶段医生和患者的需求，本发明提出一种新的技术方案即一种胸部CT影像的肺结节全自动检测系统及方法。其主要将一种局部2D/3D特征的病灶定位和基于深度学习的病症分类这两种技术方案有效的结合，能避免漏检肺壁上的结节、保留医生感兴趣的疑似结节性病变区域，从而达到减少检测结果中的假阳性结节，获得精确的结节性病变的定位、定量、定性结果。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。
发明内容
为解决上述的技术问题，本发明提供一种用于胸部CT影像的肺结节自动检测系统，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。
为了实现上述目的，本发明技术方案，包括以下步骤：
（1）获取原始计算机断层扫描（CT）影像序列，对原始图像进行高斯滤波以消除噪声等的干扰；
（2）结合最佳阈值法、数学形态学方法，对3D图像进行粗分割，得到一个或多个组织定位区域；结合定位位置和3D连通域的大小移除背景体素，根据区域生长法移除气管组织，剩余定位区域作为肺部组织；
（3）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的肺实质精确分割结果；
（4）通过最优阈值规则确定多个阈值，利用这些阈值分别对肺实质区域的原始体素值进行二值化，并利用形态学开操作断开狭窄的间断，得到多组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），若出现重叠的情况，采用位置回归方法融合重叠的3D连通域；
（5）对每一个3D连通域进行2D/3D特征提取。所述2D 特征包括中心层的面积、中心层的圆似度，所述3D特征包括3D连通域的体积、类球度、体积与最大外接矩形体积之比、3D连通域的PCA主次轴比、xyz轴的最大截面积、最大外接矩形的长宽高、平均梯度、平均HU值；2D/3D特征经过规则过滤后，排除大部分非结节3D连通域，获得疑似结节的3D连通域；
（6）其后，对疑似结节的3D连通域求取中心坐标和体积作为结节性病灶定位和定量结果；
（7）构建基于深度学习的病灶分类模型，该模型由基于卷积神经网络的特征提取单元、输出单元构成；
（8）基于卷积神经网络的特征提取单元采用卷积公式对输入影像序列进行卷积，得到输入样本的卷积特征图；采用最大池化方法，对卷积特征图进行池化处理，通过卷积层、池化层层叠结构不断组合低层特征形成更加抽象的高层表示，构成用于特征提取的卷积神经网络；
（9）输出单元为全连接分类神经网络，该输出单元的输入为卷积神经网络输出的3维数据拉伸所得1维数据，中间为隐含层，输出单元的输出层由4个独立的神经元组成，对应医学影像中需要辨识出的病灶类型（如实型结节、亚实型结节、磨玻璃型结节、正常组织）；
（10）病灶分类模型需要先经过大量样本训练，根据任务需求准备海量样本数据，将肺部CT影像数据库中的影像序列经过前述步骤（步骤1-6）获得疑似结节候选区域，以疑似结节候选区域的中心为中心提取固定大小的2.5D或3D图像块，该图像块包含包括疑似结节区域及其周围肺部区域，并结合样本集的医生标注和标签，分成训练样本和测试样本；
（11）将样本数据输入到上述病灶分类模型中，使用反向传播（BP）算法，调整深度神经网络的参数，使损失函数值最小，最终获得具有较强泛化能力的病灶分类模型；
（12）诊断报告以影像标记和诊断书的形式显示或打印。
对于实际应用，病人拍摄完CT影像，经过前述肺实质分割（步骤1-3）、疑似结节检测（步骤4-6）获得疑似结节候选区域，以该区域的中心为中心提取固定大小的2.5D或3D图像块，将该图像块输入到上述完成训练的病灶分类模型，得到输出的病灶分类结果及其预测概率，综合疑似结节检测步骤获得的定位和定量结果，可以全自动获得病人的结节性病灶的定位、定量、定性结果，并以诊断报告形式在终端显示或打印。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
（1）本发明在3D空间采用最佳阈值法分割肺实质，然后在2D空间根据分割轮廓的凹凸性通过形态学操作进行边缘补全，避免漏检肺壁上的结节；
（2）通过基于局部2D、3D特征的病灶定位技术检测疑似结节区域，聚焦在结节及其相似区域，同时可以剔除绝大部分正常肺组织，只保留医生感兴趣的疑似结节性病变区域；
（3）通过基于深度学习的病灶分类方法可以实现对各种类型结节的分类，充分利用了CT序列影像的病灶局部三维信息，有效区分是否为肺结节并识别出结节的类型，可以更好的辅助医生提高诊断准确性；
（4）本发明提供了一种端到端（CT机端到医生端）的全自动肺结节检测方案，并能以诊断报告形式提供结节性病变的定量、定位、定性诊断结果，具有广泛地市场应用前景。
附图说明
图1 为本发明一种用于胸部CT影像的肺结节自动检测系统的结构示意图。
图2为肺分割的每一个切片上2D连通域的外轮廓补全方法示意图：其中，图2a边缘点的凹凸性统计方法示意图，图2b为原始切片肺分割图像边缘含有缺口，图2c为根据凹凸特性确定缺口区域进行轮廓补全后的肺分割结果。
图3为多阈值分割结果图：其中，图3a为原始肺组织图像（图中黄色方框表示结节位置），图3b为阈值取T=-600HU时肺部组织二值化结果, 图3c为阈值取T=-350HU时肺部组织二值化结果,图3d为阈值取T=0HU时肺部组织二值化结果。
图4为以疑似结节候选区域的中心为中心提取固定大小的2.5D或3D图像块示意图：其中，图4a为2.5D图像块的生成方式示意图，图4b为3D图像块的生成方式示意图。
图5为构建基于深度学习的病灶分类模型结构示意图。
图6为本发明的流程示意图。
具体实施方式
本发明的发明思想为：提供一种“端到端”的全自动肺结节检测方案。
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。图1 为本发明一种用于胸部CT影像的肺结节自动检测系统的结构示意图。
包括：（1）输入模块U1，用于获取CT影像，通过CT设备拍摄肺部CT影像数据，并输入到肺结节检测系统。
（2）肺组织分割模块U2，用于分割所述CT影像的肺组织；所述肺组织分割模块U2包括基于阈值的粗分割单元U21，通过在三维空间中采用最佳阈值法分割肺实质；背景移除单元U22，根据粗分割获得的各连通域的位置以及大小移除背景；气管移除单元U24，通过主动搜索算法定位肺门并设立种子点，并利用区域生长法在3D邻域内进行生长，并通过生长边界判断是否进入肺部区域，若进入肺部区域则停止生长，并将生长后的3D连通域标记为气管加以移除。
（3）疑似结节检测模块U3，用于在分割后的肺组织中检测疑似结节区域；所述疑似结节检测模块U3包括多阈值分割单元U31，通过最优阈值规则确定多个阈值，利用这些阈值分别对肺实质区域进行二值化，得到多组3D连通域；特征提取单元U32，对每一个3D连通域进行2D、3D特征提取；检测单元U33，前述2D、3D特征经过先验规则过滤后，可以获得疑似结节的3D连通域。
（4）病灶分类模块U4，用于分类疑似结节候选区域，分类结果包括结节类型及属于该类型的预测概率；所述病灶分类模块U4包括深度学习建模单元U41,构建基于卷积神经网络的病灶分类模型；训练单元U42，基于海量肺部CT影像，通过前述输入模块U1、肺组织分割模块U2、疑似结节检测模块U3，获得疑似结节候选区域，结合样本集的医生标注和标签，分成训练样本和测试样本，将样本输入到深度学习建模单元U41，训练得到模型参数；预测单元U43，在实际应用中，病人CT数据经过输入模块U1、肺组织分割模块U2、疑似结节检测模块U3，得到该病人的疑似结节性病变区域，根据深度学习建模单元U41和训练单元训练得到模型参数，可以给出疑似结节性病变区域的类型及属于该类型的预测概率。
本发明的全自动肺结节检测系统实施的具体步骤包括：
(1)获取CT影像：通过CT机拍摄肺部CT影像数据，通常处理的CT数据层厚为1.25-3mm，层间距为0.75-3mm，每层CT 图像的大小为512×512个像素，像素大小为0.5-0.8mm。并输入到肺结节检测系统中，对输入的CT影像进行高斯滤波以消除噪声等的干扰。
(2)结合最佳阈值法、数学形态学方法，对3D图像进行粗分割，得到一个或多个组织定位区域。
(3)结合定位位置和3D连通域的大小移除背景体素，根据区域生长法移除气管组织，剩余定位区域作为肺部组织。
(4)在每一个切片上，如图2a所示，分别统计2D连通域的外轮廓边缘点的凹凸性，确定需要填充的区域，如图2b所示，结合形态学操作填充该区域获得最终的肺实质精确分割结果，如图2c所示。
(5)通过最优阈值规则确定多个阈值（以一组阈值[-600HU,-350HU,0HU]为例），利用这些阈值分别对肺实质区域的原始体素值进行二值化，并利用形态学开操作断开狭窄的间断，每一个独立的二值连通结构代表一个3D连通域，得到多组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），其单个切片的结果如图3所示。
(6)对每一个3D连通域进行2D、3D特征提取，对于提取的2D、3D特征具体描述见表1。
(7)结合医生对结节性病变的认知先验，设定先验规则，2D、3D特征经过先验规则过滤后，排除大部分非结节3D连通域，获得疑似结节的3D连通域。
(8)对于多组阈值分割的3D连通域有重叠的情况，采用回归方法融合重叠的3D连通域，进一步调整其位置和形状，确定疑似结节的最终3D连通域。
(9)对疑似结节的3D连通域求取中心坐标和体积作为结节性病灶定位和定量结果，以疑似结节候选区域的中心为中心提取固定大小（边长为64pixel）的2.5D或3D图像块，2.5D图像块提取方式如图4a所示，3D图像块的提取方式如图4b所示，这种图像块既包含了结节所在区域信息，也包含其周围的正常肺组织的信息。
(10)构建基于深度学习的病灶分类模型，如图5所示，该模型由基于卷积神经网络的特征提取单元、全连接神经网络输出单元构成，通过海量数据训练获得具有较高预测准确率的深度学习模型及其参数。
(11)图像块经过上述深度学习模型的卷积层、池化层层叠结构不断将输入影像的低层特征组合形成更加抽象的高层表示，构成用于3D局部特征提取的卷积神经网络。
(12) 全连接神经网络输出单元实现分类目的，其输出层包含4个独立的神经元，对应医学影像中需要辨识出的病灶类型（如实型结节、亚实型结节、磨玻璃型结节、正常组织），其输出值表示对应病灶类型的概率。
(13)综合步骤（9）和（12）的结果得到诊断的定位、定量、定性结果。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (6)
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。
2.根据权利要求1所述的一种用于胸部CT影像的肺结节自动检测系统，其特征在于，所述步骤（2）中所述取得初步肺部组织的步骤包括：
（2.1）在三维空间中采用最佳阈值法、数学形态学方法对3D图像进行粗分割，得到一个或多个组织定位区域；
（2.2）结合定位位置和3D连通域的大小移除背景体素；
（2.3）根据区域生长法移除气管组织，剩余定位区域作为初步肺部组织。
3.根据权利要求1所述的一种用于胸部CT影像的肺结节自动检测系统，其特征在于，所述步骤（3）中所述2D 特征包括中心层的面积、中心层的圆似度；所述3D特征包括3D连通域的体积、类球度、体积与最大外接矩形体积之比、3D连通域的PCA主次轴比、xyz轴的最大截面积、最大外接矩形的长宽高、平均梯度、平均HU值。
4.根据权利要求1所述的一种用于胸部CT影像的肺结节自动检测系统，其特征在于，所述步骤（4）中构建基于深度学习的病灶分类模型的步骤包括：
（4.1）卷积神经网络的特征提取：采用卷积公式对输入影像序列进行卷积，得到输入样本的卷积特征图；采用最大池化方法，对卷积特征图进行池化处理；
（4.2）卷积神经网络的输出单元：输出单元为三层全连接神经网络，该输出单元的输入为卷积神经网络输出的3维数据拉伸所得1维数据，中间为隐含层，输出单元的输出层由4个独立的神经元组成，对应医学影像中需要辨识出的病灶类型（如实型结节、亚实型结节、磨玻璃型结节、正常组织）；
（4.3）样本训练：先经过大量样本训练，根据任务需求准备海量样本数据，将肺部CT影像数据库中的图像序列经过肺组织分割和疑似结节检测获得候选样本，并结合样本集的医生标注和标签，分成训练样本和测试样本，进行训练，得到基于深度学习的病灶分类模型。
5.根据权利要求1所述的一种用于胸部CT影像的肺结节自动检测系统，其特征在于，所述步骤（4）中输入是在疑似结节的中心为中心提取固定大小的2.5D或3D图像块，图像块包括疑似结节区域及其周围肺部区域，2.5D图像块由疑似结节中心附近不同3D角度的横截面图像堆叠而成。
6.根据权利要求1所述的一种用于胸部CT影像的肺结节自动检测系统，其特征在于，所述步骤（5）中的诊断报告是由步骤（3）的定位、定量结果和步骤（4）训练的病灶分类模型的定性及其预测概率组合而成。
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