CN108446730A - 一种基于深度学习的ct肺结节检测方法 - Google Patents

一种基于深度学习的ct肺结节检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于深度学习的CT肺结节检测方法。该方法包括以下步骤：S1：获取用户的3D肺部CT序列影像；S2：将获取的3D肺部CT序列影像处理为2D图像数据；S3：将2D图像数据输入至预设的深度学习网络模型进行训练，从而得到训练好的肺结节检测模型；S4：将测试的3D肺部CT序列影像输入至训练好的肺结节检测模型，从而得到初步的肺结节检测结果；S5：对于初步的肺结节检测结果，利用基于深度学习的肺区域分割算法来去除假阳性肺结节，从而得到最终的肺结节检测结果。本发明可以实现对肺结节的检测，充分利用了CT序列映像的3D信息，将3D信息融入到2D的深度学习网络结构中，避免了应用3D深度学习网络带来的过拟合以及对计算资源的过度依赖。

Description

一种基于深度学习的CT肺结节检测方法
技术领域
本发明涉及医学影像处理领域，尤其涉及一种基于深度学习的CT肺结节检测方法。
背景技术
肺癌是中国发病率和死亡率最高的疾病，近30年肺癌死亡率增长了465％，其中很大的原因是75％的癌症患者都是在中晚期才确诊，即便在发达国家里，肺癌是所有恶性肿瘤中最常见最致命的一种。早期肺癌检出率低于25％，但是早期肺癌5年生存率达到55％，但因为其早期特征不明显，发现肺癌的最佳方法就是定期进行肺结节的筛查。
CT是通常采用的比较可靠的筛选方式，一组1.25mm层厚的CT会有200-300张层面图像，面对产生的大量CT图像，如果能够运用人工智能技术帮助医生给出一定的辅助诊断，在节约人力的同时，还能够减少因为过度疲劳造成的漏诊。
深度学习神经网络模型的灵感来源于人类大脑的生物学结构，但相比人类大脑，深度学习神经网络的层次更清晰，“神经元”单元的连接更为规律，信号传送的方向也更明确。由于深度学习能够以极小的特征单位来描述图像(以像素为单位)，深度学习人工智能能够分析和建立比传统逻辑方法复杂数万倍的模型，更准确地完成图像识别和分类等任务。深度学习最广为认知的应用是谷歌的阿法狗(AlphaGo)，在人机大战中，AlphaGo压倒性地战胜了围棋世界冠军李世石和柯洁。除了围棋，深度学习在图像识别、语音识别等领域都颠覆了传统的方法，并在各大应用场景都带来了巨大突破，如无人驾驶车、语音识别、人脸识别等，近期人工智能在医疗影像科研领域也有重大突破。
利用深度学习技术使得漏诊情况得以改善，进一步提高CT在肺癌筛查中的价值。深度学习不但对病灶的精确评估有非常大的临床意义，而且在影像学评估中带来了潜力和希望。
发明内容
本发明提供了一种基于深度学习的CT肺结节检测方法，其包括以下步骤：
S1：获取用户的3D肺部CT序列影像；
S2：将获取的3D肺部CT序列影像处理为2D图像数据；
S3：将2D图像数据输入至预设的深度学习网络模型进行训练，从而得到训练好的肺结节检测模型；
S4：将测试的3D肺部CT序列影像输入至训练好的肺结节检测模型，从而得到初步的肺结节检测结果；
S5：对于初步的肺结节检测结果，利用基于深度学习的肺区域分割算法来去除假阳性肺结节，从而得到最终的肺结节检测结果。
优选地，S2步骤还包括：对于获取的3D肺部CT序列影像，以含有肺结节的每个层面为中心，向前取n个层面，向后取n个层面，从而2n+1个层面构成2D图像数据，其中，n为≥1的整数。
优选地，在S3步骤，所述预设的深度学习网络模型包括多尺度特征，并且所述多尺度特征被应用于训练的过程中。
优选地，所述多尺度特征是通过融合深度学习网络模型不同层的响应信息而构建的。
优选地，在S4步骤，在将测试的3D肺部CT序列影像输入至训练好的肺结节检测模型之前，将测试的3D肺部CT序列影像以含有肺结节的每个层面为中心，向前取n个层面，向后取n个层面，从而2n+1个层面构成2D图像数据，其中，n为≥1的整数。
优选地，在S5步骤：通过预设的肺区域分割模型，对初步的肺结节检测结果进行肺区域分割，去除假阳性肺结节。
优选地，构建深度学习网络模型，并利用2D的肺区域图像进行训练，从而得到预设的肺区域分割模型。
本发明提供的技术方案带来的有益效果体现在：可以实现对肺结节的检测，充分利用了CT序列影像的3D信息，将3D信息融入到2D的深度学习网络结构中，避免了应用3D深度学习网络带来的过拟合以及对计算资源的过度依赖。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明的基于深度学习的CT肺结节检测方法的流程图。
图2根据本发明的基于深度学习的CT肺结节检测方法的训练过程的示意图。
图3是根据本发明的预设的深度学习网络模型的结构图。
图4是根据本发明的基于深度学习的CT肺结节检测方法的测试过程的示意图。
图5是根据本发明的基于深度学习的CT肺结节检测方法的肺结节检测结果的示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的实施方式做进一步地详细描述。
本发明的总体构思为，将肺部CT序列进行处理，处理成2n+1个2D的图像输入到深度学习网络，对深度学习网络结构进行了定制化修改，其能够接收2n+1个图像作为输入并且融合了多尺度的特征；通过对训练样本的学习得到肺结节的检测模型，利用该模型实现肺结节的检测，最后通过肺区域的分割，去除肺外的假阳性肺结节，得到最终的肺结节检测结果。
图1是根据本发明的基于深度学习的CT肺结节检测方法的流程图。
在S1步骤，获取用户的3D肺部CT序列影像；
在S2步骤，将获取的3D肺部CT序列影像处理为2D图像数据；
在S3步骤，将2D图像数据输入至预设的深度学习网络模型进行训练，从而得到训练好的肺结节检测模型；
在S4步骤，将测试的3D肺部CT序列影像输入至训练好的肺结节检测模型，从而得到初步的肺结节检测结果；
在S5步骤，在初步的肺结节检测结果中，利用基于深度学习的肺区域分割算法来去除假阳性肺结节，从而得到最终的肺结节检测结果。
图2根据本发明的基于深度学习的CT肺结节检测方法的训练过程的示意图。在S1和S2步骤，首先收集带有肺结节的3D肺部CT序列影像，以含有肺结节的每个层面为中心，前后各取n个层面，一共2n+1个层面作为一个训练样本输入预设的深度学习网络模型进行训练，其中，n为≥1的整数。预设的深度学习网络模型进行训练是2n+1通道多尺度的基于区域的卷积神经网络模型，经过多轮训练，得到训练好的肺结节检测模型。因此，本发明将获取的3D肺部CT序列影像处理为2D图像数据，将3D信息融入到2D的深度学习网络结构中，不仅充分地利用了影像的上下文信息，还避免了应用3D深度学习网络带来的过拟合以及对计算资源的过度依赖。
图3是根据本发明的预设的深度学习网络模型的结构图。参照图3，该深度学习网络模型对输入的影像进行多尺度的特征提取。具体地，输入的影像数据通过卷积层来得到更深层次的特征图，池化层是对输入的特征图进行压缩，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度；一方面进行特征压缩，提取主要特征，即输入的影像数据每通过一个卷积层和池化层都会有相应的特征图。然后对相应的特征图进行上采样(upsampling)，其主要目的是放大原图像。区域生成网络能够生成高质量的区域建议框。结节定位模块用于最终的分类，将得到的结果映射到输入数据的类型空间中。
因此，本发明的深度学习网络模型通过在不同特征层次上进行肺结节的候选区域提取，实现多尺度特征的融合，丰富了特征的表示能力，有利于训练得到更好的肺结节检测模型，实现了基于多尺度特征的肺结节检测模型。
图4是根据本发明的基于深度学习的CT肺结节检测方法的测试过程的示意图。参照图4，利用训练好的肺结节检测模型，对测试的CT数据进行测试，在将测试的CT数据输入至训练好的肺结节检测模型之前，将测试数据以含有肺结节的每个层面为中心，向前取n个层面，向后取n个层面，其中，n为≥1的整数，即将测试的CT数据同样依次处理成2n+1个层面作为一个输入样本，然后通过肺结节检测模型的计算，得到初步的肺结节检测结果。
参照图5，利用基于深度学习的肺区域分割算法将肺区域分割出来，去掉检测结果中肺以外的假阳性肺结节，得到最终的肺结节检测结果。首先构建深度学习网络模型，并利用3D肺部CT序列影像进行训练，从而得到基于深度学习的肺区域分割模型，然后将初步的肺结节检测结果输入至训练好的基于深度学习的肺区域分割模型，从而得到最终的肺结节检测结果。因此，本发明的肺区域分割算法通过构建深度学习网络模型并进行训练能够实现对肺结节的精细化处理。
本发明的基于深度学习的CT肺结节检测方法一方面利用深度学习的优势，直接学习到肺结节的特征，更适应于复杂情况下肺结节检测；另一方面，本发明能够充分地利用肺部CT影像的3D上下文信息，将3D信息融入到2D的深度学习网络结构中，避免了应用3D深度学习网络带来的过拟合以及对计算资源的过度依赖。
以上详细描述了本发明的具体实施例，但可以理解，在不脱离本发明的精神下可以对其做出修改。本发明的权利要求旨在覆盖这些修改，以保证其落入本发明的真实范围和精神内。

Claims (7)

1.一种基于深度学习的CT肺结节检测方法，其特征在于包括以下步骤：
S1：获取用户的3D肺部CT序列影像；
S2：将获取的3D肺部CT序列影像处理为2D图像数据；
S3：将2D图像数据输入至预设的深度学习网络模型进行训练，从而得到训练好的肺结节检测模型；
S4：将测试的3D肺部CT序列影像输入至训练好的肺结节检测模型，从而得到初步的肺结节检测结果；
S5：对于初步的肺结节检测结果，利用基于深度学习的肺区域分割算法来去除假阳性肺结节，从而得到最终的肺结节检测结果。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的CT肺结节检测方法，其特征在于，S2步骤还包括：
对于获取的3D肺部CT序列影像，以含有肺结节的每个层面为中心，向前取n个层面，向后取n个层面，从而2n+1个层面构成2D图像数据，其中，n为≥1的整数。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的CT肺结节检测方法，其特征在于，在S3步骤，
所述预设的深度学习网络模型包括多尺度特征，并且所述多尺度特征被应用于训练的过程中。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的CT肺结节检测方法，其特征在于，所述多尺度特征是通过融合深度学习网络模型不同层的响应信息而构建的。
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的CT肺结节检测方法，其特征在于，在S4步骤，
在将测试的3D肺部CT序列影像输入至训练好的肺结节检测模型之前，将测试的3D肺部CT序列影像以含有肺结节的每个层面为中心，向前取n个层面，向后取n个层面，从而2n+1个层面构成2D图像数据，其中，n为≥1的整数。
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的CT肺结节检测方法，其特征在于，在S5步骤：
通过预设的肺区域分割模型，对初步的肺结节检测结果进行肺区域分割，去除假阳性肺结节。
7.根据权利要求6所述的基于深度学习的CT肺结节检测方法，其特征在于，
构建深度学习网络模型，并利用3D肺部CT序列影像进行训练，从而得到预设的肺区域分割模型。
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