CN108875734A - 肝脏癌变定位方法、装置及存储介质 - Google Patents

肝脏癌变定位方法、装置及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN108875734A
CN108875734A CN201810501877.7A CN201810501877A CN108875734A CN 108875734 A CN108875734 A CN 108875734A CN 201810501877 A CN201810501877 A CN 201810501877A CN 108875734 A CN108875734 A CN 108875734A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
liver
training
pretreatment
preset
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810501877.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108875734B (zh
Inventor
王健宗
刘新卉
肖京
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
Original Assignee
Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ping An Technology Shenzhen Co Ltd filed Critical Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
Priority to CN201810501877.7A priority Critical patent/CN108875734B/zh
Priority to PCT/CN2018/102133 priority patent/WO2019223147A1/zh
Publication of CN108875734A publication Critical patent/CN108875734A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108875734B publication Critical patent/CN108875734B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/24—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image
    • G06V10/245—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image by locating a pattern; Special marks for positioning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/30—Noise filtering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/03—Recognition of patterns in medical or anatomical images
    • G06V2201/031—Recognition of patterns in medical or anatomical images of internal organs

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种肝脏癌变定位方法、装置及存储介质，该方法通过获取第一预设数量的CT切片样本图像，每个CT切片样本图像上标注有病变标志点及由病变标志点限定出的病变形状曲线及非癌症标记或者癌症标记，并对获取的各个CT切片样本图像进行预处理，生成对应的预处理图像。接着，分别对各个预处理图像按照预设的形变规则，生成对应的形变图像，将每个预处理图像及其对应的形变图像分别组成一个对应的待训练图像集合，并利用图像集合中的图像对识别模型进行训练。最后，利用预先训练的识别模型对接收到的CT切片图像进行肝脏癌变位置定位。本发明通过对CT切片图像的识别，提高对肝脏癌变位置的检测效率及准确性。

Description

肝脏癌变定位方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及图片识别技术领域，尤其涉及一种肝脏癌变定位方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
目前，对于肝脏癌变的诊断是通过CT(Computed Tomography，电子计算机断层扫描)断层图像对人体肝脏横断面图像是否病变进行判断的。然而，传统的方法是凭借医生的经验对多张CT图片进行判断，定位病变位置，肝脏癌变定位的速度及准确性受医生经验的影响较大。另一方面，由于CT图像为灰度图像而且同一个CT图像显示多个内脏器官，同时，与肝脏相关的CT切片图像数量又多，导致医生消耗极大脑力且病变定位效率低下。因此，如何对肝脏癌变位置进行快速准确定位已成为一个亟待解决的技术问题。
发明内容
鉴于以上内容，本发明提供一种肝脏癌变定位方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于利用人工智能检测技术对CT切片图像上的肝脏癌变位置进行快速定位检测，提高肝脏癌变定位速度。
为实现上述目的，本发明提供一种肝脏癌变定位方法，该方法包括：
样本处理步骤：获取第一预设数量的CT切片样本图像，每个CT切片样本图像上标注有病变标志点及由病变标志点限定出的病变形状曲线，每个CT切片样本图像对应标有非癌症标记或者癌症标记，并对获取的各个CT切片样本图像进行预处理，生成对应的预处理图像；
形变步骤：分别对各个预处理图像按照预设的形变规则，生成对应的形变图像，将每个预处理图像及其对应的形变图像分别组成一个对应的待训练图像集合；
训练步骤：利用图像集合中的图像对识别模型进行训练；
接收步骤：接收待进行肝脏癌变位置定位的CT切片图像；
识别步骤：将该CT切片图像输入训练好的识别模型进行肝脏癌变位置的定位识别。
优选地，所述预先训练的识别模型的训练步骤如下：
将所有待训练图像集合分为第一比例的训练集、第二比例的验证集；
利用训练集中的各个图像进行模型训练，以生成所述识别模型，并利用验证集中的各个图像对生成的所述识别模型进行验证；
若验证通过率大于或者等于预设阈值，则训练完成，若验证通过率小于预设阈值，则增加第二预设数量的CT切片样本图像，并对增加的CT切片样本图像进行预处理及形变处理，之后流程返回将图像集合分为训练集和验证集的步骤。
优选地，所述预处理包括：
根据预先确定的肝脏组织在CT切片图像上的预设灰度范围，分别对各个CT切片样本图像进行预设灰度范围的像素过滤，以生成对应的过滤图像，并保证各个过滤图像的图像尺寸与对应的CT切片样本图像的图像尺寸一致；
分别对各个过滤图像进行直方图均衡化处理，生成均衡化处理后的图像，各个均衡化处理后的图像即为预处理图像。
优选地，所述预设的形变规则为：
增加预处理图像的高斯噪声，生成对应的加噪图像；
在预设角度范围内，对该加噪图像进行角度随机旋转，生成对应的旋转图像；
根据预设的弹性变换规则，对该旋转图像进行弹性变换，生成对应的形变图像。
优选地，所述预设的弹性变换规则为：
针对一个旋转图像，分别对该旋转图像上的每个像素点(xi，yi)在范围为[-1～1]之间产生2个随机数Δx(xi，yi)和Δy(xi，yi)，将随机数Δx(xi，yi)存放到与该旋转图像相同大小的像素矩阵D和E的像素(xi，yi)的xi上，表示像素点(xi，yi)的x方向的移动距离，并将随机数Δy(xi，yi)存放到与该旋转图像相同大小的像素矩阵D和E的像素(xi，yi)的yi上，表示像素点(xi，yi)的y方向的移动距离，得到2个随机数矩阵D1和E1；
随机生成一个以第一预设值为均值，以第二预设值为标准差的预设大小为105*105的高斯核，将该高斯核分别与随机数矩阵D1和E1分别卷积，生成2个卷积结果图像，分别为A(xi，yi)、B(xi，yi)；
将2个卷积结果图像作用于原图像：将该旋转图像的位置(xi，yi)的像素放到新图(xi+A(xi，yi)，yi+B(xi，yi))位置上，以将所有像素移动之后得到最后的形变图像。
优选地，所述接收步骤包括：
根据预先确定的肝脏组织在CT切片图像上的预设灰度范围，利用预设灰度范围的像素对接收到的CT切片图像进行过滤，生成过滤图像，并保证该过滤图像的图像尺寸与该CT切片图像的图像尺寸一致；
对该过滤图像进行直方图均衡化处理，生成均衡化处理后的图像。
此外，本发明还提供一种电子装置，该电子装置包括：存储器、处理器，所述存储器上存储肝脏癌变定位程序，所述肝脏癌变定位程序被所述处理器执行，可实现如下步骤：
样本处理步骤：获取第一预设数量的CT切片样本图像，每个CT切片样本图像上标注有病变标志点及由病变标志点限定出的病变形状曲线，每个CT切片样本图像对应标有非癌症标记或者癌症标记，并对获取的各个CT切片样本图像进行预处理，生成对应的预处理图像；
形变步骤：分别对各个预处理图像按照预设的形变规则，生成对应的形变图像，将每个预处理图像及其对应的形变图像分别组成一个对应的待训练图像集合；
训练步骤：利用图像集合中的图像对识别模型进行训练；
接收步骤：接收待进行肝脏癌变位置定位的CT切片图像；
识别步骤：将该CT切片图像输入训练好的识别模型进行肝脏癌变位置的定位识别。
优选地，所述预先训练的识别模型的训练步骤如下：
将所有待训练图像集合分为第一比例的训练集、第二比例的验证集；
利用训练集中的各个图像进行模型训练，以生成所述识别模型，并利用验证集中的各个图像对生成的所述识别模型进行验证；
若验证通过率大于或者等于预设阈值，则训练完成，若验证通过率小于预设阈值，则增加第二预设数量的CT切片样本图像，并对增加的CT切片样本图像进行预处理及形变处理，之后流程返回将图像集合分为训练集和验证集的步骤。
优选地，所述预设的形变规则为：
增加预处理图像的高斯噪声，生成对应的加噪图像；
在预设角度范围内，对该加噪图像进行角度随机旋转，生成对应的旋转图像；
根据预设的弹性变换规则，对该旋转图像进行弹性变换，生成对应的形变图像。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括肝脏癌变定位程序，所述肝脏癌变定位程序被处理器执行时，可实现如上所述肝脏癌变定位方法中的任意步骤。
本发明提出的肝脏癌变定位方法、电子装置及计算机可读存储介质，通过接收待肝脏癌变定位的CT切片图像，利用预先训练的识别模型对该CT切片图像上的肝脏癌变为位置进行定位，并在有癌变的位置贴上癌变标签，从而提高CT切片图像上肝脏癌变的定位准确度，减少人力成本，提高工作效率。
附图说明
图1为本发明电子装置较佳实施例的示意图；
图2为图1中肝脏癌变定位程序较佳实施例的模块示意图；
图3为本发明肝脏癌变定位方法较佳实施例的流程图；
图4为本发明识别模型训练的流程图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，是本发明电子装置1较佳实施例的示意图。
在本实施例中，电子装置1可以是服务器、智能手机、平板电脑、个人电脑、便携计算机以及其他具有运算功能的电子设备。
该电子装置1包括：存储器11、处理器12、网络接口13及通信总线14。其中，网络接口13可选地可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。通信总线14用于实现这些组件之间的连接通信。
存储器11至少包括一种类型的可读存储介质。所述至少一种类型的可读存储介质可为如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器等的非易失性存储介质。在一些实施例中，所述存储器11可以是所述电子装置1的内部存储单元，例如该电子装置1的硬盘。在另一些实施例中，所述存储器11也可以是所述电子装置1的外部存储单元，例如所述电子装置1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。
在本实施例中，所述存储器11不仅可以用于存储安装于所述电子装置1的应用软件及各类数据，例如肝脏癌变定位程序10、待癌变定位的CT切片图像和模型训练的电子计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)切片样本图像。
处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)，微处理器或其它数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行肝脏癌变定位程序10的计算机程序代码和识别模型的训练等。
优选地，该电子装置1还可以包括显示器，显示器可以称为显示屏或显示单元。在一些实施例中显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)触摸器等。显示器用于显示在电子装置1中处理的信息以及用于显示可视化的工作界面。
优选地，该电子装置1还可以包括用户接口，用户接口可以包括输入单元比如键盘(Keyboard)、语音输出装置比如音响、耳机等，可选地用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。
如图2所示，是图1中肝脏癌变定位程序较佳实施例的模块示意图。本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段。
在本实施例中，肝脏癌变定位程序10包括：样本处理模块110、形变模块120、训练模块130、接收模块140、识别模块150，所述模块110-150所实现的功能或操作步骤如下所述：
样本处理模块110，用于获取第一预设数量的CT切片样本图像，每个CT切片样本图像上标注有病变标志点及由病变标志点限定出的病变形状曲线，每个CT切片样本图像对应标有非癌症标记或者癌症标记，并对获取的各个CT切片样本图像进行预处理，生成对应的预处理图像。所述预处理具体包括：根据预先确定的肝脏组织在CT切片图像上的预设灰度范围，分别对各个CT切片样本图像进行预设灰度范围的像素过滤，以生成对应的过滤图像，并保证各个过滤图像的图像尺寸与对应的CT切片样本图像的图像尺寸一致。接着，分别对各个过滤图像进行直方图均衡化处理，生成均衡化处理后的图像，各个均衡化处理后的图像即为预处理图像。进一步地，还可以根据直方图拉伸等方法增强对比度。
形变模块120，用于分别对各个预处理图像按照预设的形变规则，生成对应的形变图像，将每个预处理图像及其对应的形变图像分别组成一个对应的待训练图像集合。其中，所述预设的形变规则为包括：对待形变处理的预处理图像，增加该预处理图像增加高斯噪声，生成对应的加噪图像。所述高斯噪声完全由其时变平均值和两瞬时平均值的协方差函数确定。接着，在预设角度范围内，对该加噪图像进行角度随机旋转，生成对应的旋转图像。最后，根据预设的弹性变换规则，对该旋转图像进行弹性变换，生成对应的形变图像，将每个预处理图像及其对应的形变图像分别组成一个对应的待训练图像集合。
其中，所述预设的弹性变换规则包括：针对一个旋转图像，分别对该旋转图像上的每个像素点(xi，yi)在范围为[-1～1]之间产生2个随机数Δx(xi，yi)和Δy(xi，yi)，将随机数Δx(xi，yi)存放到与该旋转图像相同大小的像素矩阵D和E的像素(xi，yi)的xi上，表示像素点(xi，yi)的x方向的移动距离，并将随机数Δy(xi，yi)存放到与该旋转图像相同大小的像素矩阵D和E的像素(xi，yi)的yi上，表示像素点(xi，yi)的y方向的移动距离，得到2个随机数矩阵D1和E1。但应理解的是，所述范围包括但不限于[-1～1]。然后，随机生成一个以第一预设值为均值，以第二预设值为标准差的预设大小为105*105的高斯核，将该高斯核分别与随机数矩阵D1和E1分别卷积，生成2个卷积结果图像，分别为A(xi，yi)、B(xi，yi)。最后，将2个卷积结果图像作用于原图像：将该旋转图像的位置(xi，yi)的像素放到新图(xi+A(xi，yi)，yi+B(xi，yi))位置上，以将所有像素移动之后得到最后的形变图像。
训练模块130，用于利用图像集合中的图像对识别模型进行训练。其中，所述预先训练的识别模型为卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)模型，该卷积神经网络模型在上采样步骤中叠加卷积步骤中相同维度的特征，之后再经过压缩空间的卷积操作对图像进行压缩，得到与叠加前相同特征空间的图像。该卷积神经网络模型的模型结构如表1所示。
表1：识别模型的网络结构
该预设结构的卷积神经网络模型的运行原理如下：
输入的每个样本是512*512*n的预处理后图像，其中n为该样本CT切片数量。进行以下模型：
卷积，采用3*3卷积核，输出64个特征图，采用Relu激活函数，输出512*512大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出64个特征图，采用Relu激活函数，输出512*512大小，记为conv1；
最大值池化，采用2*2核，输出256*256大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出128个特征图，采用Relu激活函数，输出256*256大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出128个特征图，采用Relu激活函数，输出256*256大小，记为conv2；
最大值池化，采用2*2核，输出128*128大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出256个特征图，采用Relu激活函数，输出128*128大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出256个特征图，采用Relu激活函数，输出128*128大小，记为conv3；
最大值池化，采用2*2核，输出64*64大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出512个特征图，采用Relu激活函数，输出64*64大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出512个特征图，采用Relu激活函数，输出64*64大小，记为conv4；
丢弃，随机选conv4的一半输出设为0，输出记为drop4；
最大值池化，采用2*2核，输出32*32大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出1024个特征图，采用Relu激活函数，输出32*32大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出1024个特征图，采用Relu激活函数，输出32*32大小，记为conv5；
丢弃，随机选conv5的一半输出设为0，输出记为drop5；
最大值池化，采用2*2核，输出16*16大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出2048个特征图，采用Relu激活函数，输出16*16大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出2048个特征图，采用Relu激活函数，输出16*16大小，记为conv6；
丢弃，随机选conv6的一半输出设为0，输出记为drop6；
上采样，采用2*2上采样，输出32*32；
卷积，采用2*2卷积核，输出1024个特征图，采用Relu激活函数，输出32*32大小，记为up7；
拼接，拼接drop5和up7，输出2048个特征图，32*32大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出1024个特征图，采用Relu激活函数，输出32*32大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出1024个特征图，采用Relu激活函数，输出32*32大小；
上采样，采用2*2上采样，输出64*64；
卷积，采用2*2卷积核，输出512个特征图，采用Relu激活函数，输出64*64大小，记为up8；
拼接，拼接drop4和up8，输出1024个特征图，64*64大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出512个特征图，采用Relu激活函数，输出64*64大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出512个特征图，采用Relu激活函数，输出64*64大小；
上采样，采用2*2上采样，输出128*128大小；
卷积，采用2*2卷积核，输出256个特征图，采用Relu激活函数，输出128*128大小，记为up9；
拼接，拼接conv3和up9，输出512个特征图，128*128大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出256个特征图，采用Relu激活函数，输出128*128大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出256个特征图，采用Relu激活函数，输出128*128大小；
上采样，采用2*2上采样，输出256*256；
卷积，采用2*2卷积核，输出128个特征图，采用Relu激活函数，输出256*256大小，记为up10；
拼接，拼接conv2和up10，输出256个特征图，256*256大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出128个特征图，采用Relu激活函数，输出256*256大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出128个特征图，采用Relu激活函数，输出256*256大小；
上采样，采用2*2上采样，输出512*512；
卷积，采用2*2卷积核，输出64个特征图，采用Relu激活函数，输出512*512大小，记为up11；
拼接，拼接conv1和up11，输出128个特征图，512*512大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出64个特征图，采用Relu激活函数，输出512*512大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出64个特征图，采用Relu激活函数，输出512*512大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出2个特征图，采用Relu激活函数，输出512*512大小；
卷积，采用3*3卷积核，输出1个特征图，采用sigmoid激活函数，输出512*512大小。
接收模块140，用于接收待进行肝脏癌变位置定位的CT切片图像。接收到CT切片图像后，为了增强对比，凸显肝脏组织，根据预先确定的肝脏组织在CT切片图像上的预设灰度范围，对接收到的CT切片图像进行像素过滤，以生成过滤图像，同时保证该过滤图像的图像尺寸与接收到的CT切片图像尺寸一致。接着，对该过滤图像进行直方图均衡化处理，生成均衡化处理后的图像。最后，将均衡化处理后的图像输入到识别模型中进行定位识别。
识别模块150，用于利用预先训练的识别模型对该CT切片图像进行肝脏癌变位置的定位识别。若识别出肝脏癌变位置时，在该CT切片图像的肝脏癌变位置标注预设形式的标签。例如，在某CT切片图像上识别出某位置患有肝癌，则在识别出的肝脏癌病变区域位置生成曲线线框，并在线框内标注。
如图3所示，是本发明肝脏癌变定位方法较佳实施例的流程图。
在本实施例中，处理器12执行存储器11中存储的肝脏癌变定位程序10的计算机程序时实现肝脏癌变定位方法包括：步骤S10-步骤S50：
步骤S10，样本处理模块110获取第一预设数量的CT切片样本图像，每个CT切片样本图像上标注有病变标志点及由病变标志点限定出的病变形状曲线，每个CT切片样本图像对应标有非癌症标记或者癌症标记。例如，获取10000个CT切片样本图像，其中8000个CT切片样本图像上带有肝脏癌病变区域，2000个CT切片样本图像上未带有肝脏癌病变区域。所述病变标志点是指病变区域和非病变区域的分界点。接着，分别对获取的各个CT切片样本图像进行预处理，生成对应的预处理图像。所述预处理具体包括：根据预先确定的肝脏组织在CT切片图像上的预设灰度范围，如肝脏组织的灰度范围为[-100～400]，分别对各个CT切片样本图像进行预设灰度范围的像素过滤，以生成对应的过滤图像，并保证各个过滤图像的图像尺寸与对应的CT切片样本图像的图像尺寸一致。接着，分别对各个过滤图像进行直方图均衡化处理，生成均衡化处理后的图像，各个均衡化处理后的图像即为预处理图像。进一步地，还可以根据直方图拉伸等方法增强对比度。
步骤S20，形变模块120分别对各个预处理图像按照预设的形变规则，生成对应的形变图像，将每个预处理图像及其对应的形变图像分别组成一个对应的待训练图像集合。其中，所述预设的形变规则为包括：对待形变处理的预处理图像，增加该预处理图像增加高斯噪声，生成对应的加噪图像。所述高斯噪声完全由其时变平均值和两瞬时平均值的协方差函数确定。例如，随机生成高斯分布的随机数，将该随机数与该预处理图像的像素值相加，将相加的值压缩到[0～225]区间内，得到对应的加噪图像。接着，在预设角度范围内，对该加噪图像进行角度随机旋转，生成对应的旋转图像。假设，预设角度范围为[-30～30]，在该预设角度范围内随机选择某一角度，对该加噪图像进行该角度的旋转，生成对应的旋转图像。最后，根据预设的弹性变换规则，对该旋转图像进行弹性变换，生成对应的形变图像，将每个预处理图像及其对应的形变图像分别组成一个对应的待训练图像集合。
其中，所述预设的弹性变换规则包括：针对一个旋转图像，分别对该旋转图像上的每个像素点(xi，yi)在范围为[-1～1]之间产生2个随机数Δx(xi，yi)和Δy(xi，yi)，将随机数Δx(xi，yi)存放到与该旋转图像相同大小的像素矩阵D和E的像素(xi，yi)的xi上，表示像素点(xi，yi)的x方向的移动距离，并将随机数Δy(xi，yi)存放到与该旋转图像相同大小的像素矩阵D和E的像素(xi，yi)的yi上，表示像素点(xi，yi)的y方向的移动距离，得到2个随机数矩阵D1和E1。但应理解的是，所述范围包括但不限于[-1～1]。然后，随机生成一个以第一预设值为均值，以第二预设值为标准差的预设大小为105*105的高斯核，将该高斯核分别与随机数矩阵D1和E1分别卷积，生成2个卷积结果图像，分别为A(xi，yi)、B(xi，yi)。最后，将2个卷积结果图像作用于原图像：将该旋转图像的位置(xi，yi)的像素放到新图(xi+A(xi，yi)，yi+B(xi，yi))位置上，以将所有像素移动之后得到最后的形变图像。
步骤S30，训练模块130利用图像集合中的图像对识别模型进行训练。如图4所示，是本发明识别模型训练的流程图。所述识别模型的训练步骤如下：
将所有待训练图像集合分为第一比例的训练集、第二比例的验证集。例如，将所有待训练图像集合按照7:3的比例随机分成训练集和验证集，训练集占所有待训练图像集合的70％，剩余30％的待训练图像集合作为验证集对模型进行检测。
利用训练集中的各个图像进行模型训练，以生成所述识别模型，并利用验证集中的各个图像对生成的所述识别模型进行验证。例如，将训练集中的7000个图像集合对模型进行训练，并利用验证集中的3000个图像集合进行验证，以生成最优的识别模型。
若验证通过率大于或者等于预设阈值，则训练完成，若验证通过率小于预设阈值，则增加第二预设数量的CT切片样本图像，并对增加的CT切片样本图像进行预处理及形变处理，之后流程返回将图像集合分为训练集和验证集的步骤。假设，预设阈值为98％，将验证集中的图像集合代入识别模型进行验证，若通过率大于或等于98％，则该识别模型为最优模型。若通过率小于98％，则增加2000个CT切片样本图像，并对增加的CT切片样本图像进行预处理及形变处理，流程返回到将图像集合分为训练集和验证集的步骤。
步骤S40，接收模块140接收待进行肝脏癌变位置定位的CT切片图像。接收到CT切片图像后，为了增强对比，凸显肝脏组织，根据预先确定的肝脏组织在CT切片图像上的预设灰度范围，对接收到的CT切片图像进行像素过滤，以生成过滤图像。例如，设置肝脏的灰度值在灰度范围[-100～400]内，并对CT切片图像进行过滤。同时保证该过滤图像的图像尺寸与接收到的CT切片图像尺寸一致。接着，对该过滤图像进行直方图均衡化处理，扩大像素个数多的灰度级，扩展图像元素取值的动态范围，生成均衡化处理后的图像，凸显肝脏与其他组织在图像中的对比度。例如，将过滤图像进行直方图均衡化处理。最后，将均衡化处理后的图像输入到识别模型中进行定位识别。
步骤S50，识别模块150利用预先训练的识别模型对该CT切片图像进行肝脏癌变位置的定位识别。当识别出肝脏癌变位置时，标注模块130在该CT切片图像的肝脏癌变位置标注预设形式的标签。例如，在某CT切片图像上识别出某位置患有肝癌，则在生成曲线线框的肝脏癌病变区域位置标注：“该CT切片图像对应的患者此处的肝脏发生癌变”。
本实施例提出的肝脏癌变定位方法，通过利用预先训练的识别模型对接收到的CT切片图像的肝脏癌变位置进行快速、精准的定位检测，提高肝脏癌变定位速度及准确率。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括肝脏癌变定位程序10，所述肝脏癌变定位程序10被处理器执行时实现如下操作：
样本处理步骤：获取第一预设数量的CT切片样本图像，每个CT切片样本图像上标注有病变标志点及由病变标志点限定出的病变形状曲线，每个CT切片样本图像对应标有非癌症标记或者癌症标记，并对获取的各个CT切片样本图像进行预处理，生成对应的预处理图像；
形变步骤：分别对各个预处理图像按照预设的形变规则，生成对应的形变图像，将每个预处理图像及其对应的形变图像分别组成一个对应的待训练图像集合；
训练步骤：利用图像集合中的图像对识别模型进行训练；
接收步骤：接收待进行肝脏癌变位置定位的CT切片图像；
识别步骤：将该CT切片图像输入训练好的识别模型进行肝脏癌变位置的定位识别。
优选地，所述预先训练的识别模型的训练步骤如下：
将所有待训练图像集合分为第一比例的训练集、第二比例的验证集；
利用训练集中的各个图像进行模型训练，以生成所述识别模型，并利用验证集中的各个图像对生成的所述识别模型进行验证；
若验证通过率大于或者等于预设阈值，则训练完成，若验证通过率小于预设阈值，则增加第二预设数量的CT切片样本图像，并对增加的CT切片样本图像进行预处理及形变处理，之后流程返回将图像集合分为训练集和验证集的步骤。
优选地，所述预处理包括：
根据预先确定的肝脏组织在CT切片图像上的预设灰度范围，分别对各个CT切片样本图像进行预设灰度范围的像素过滤，以生成对应的过滤图像，并保证各个过滤图像的图像尺寸与对应的CT切片样本图像的图像尺寸一致；
分别对各个过滤图像进行直方图均衡化处理，生成均衡化处理后的图像，各个均衡化处理后的图像即为预处理图像。
优选地，所述预设的形变规则为：
增加预处理图像的高斯噪声，生成对应的加噪图像；
在预设角度范围内，对该加噪图像进行角度随机旋转，生成对应的旋转图像；
根据预设的弹性变换规则，对该旋转图像进行弹性变换，生成对应的形变图像。
优选地，所述预设的弹性变换规则为：
针对一个旋转图像，分别对该旋转图像上的每个像素点(xi，yi)在范围为[-1～1]之间产生2个随机数Δx(xi，yi)和Δy(xi，yi)，将随机数Δx(xi，yi)存放到与该旋转图像相同大小的像素矩阵D和E的像素(xi，yi)的xi上，表示像素点(xi，yi)的x方向的移动距离，并将随机数Δy(xi，yi)存放到与该旋转图像相同大小的像素矩阵D和E的像素(xi，yi)的yi上，表示像素点(xi，yi)的y方向的移动距离，得到2个随机数矩阵D1和E1；
随机生成一个以第一预设值为均值，以第二预设值为标准差的预设大小为105*105的高斯核，将该高斯核分别与随机数矩阵D1和E1分别卷积，生成2个卷积结果图像，分别为A(xi，yi)、B(xi，yi)；
将2个卷积结果图像作用于原图像：将该旋转图像的位置(xi，yi)的像素放到新图(xi+A(xi，yi)，yi+B(xi，yi))位置上，以将所有像素移动之后得到最后的形变图像。
优选地，所述接收步骤包括：
根据预先确定的肝脏组织在CT切片图像上的预设灰度范围，利用预设灰度范围的像素对接收到的CT切片图像进行过滤，生成过滤图像，并保证该过滤图像的图像尺寸与该CT切片图像的图像尺寸一致；
对该过滤图像进行直方图均衡化处理，生成均衡化处理后的图像。
本发明之计算机可读存储介质的具体实施方式与上述肝脏癌变定位方法的具体实施方式大致相同，在此不再赘述。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种肝脏癌变定位方法，其特征在于，所述方法包括：
样本处理步骤：获取第一预设数量的CT切片样本图像，每个CT切片样本图像上标注有病变标志点及由病变标志点限定出的病变形状曲线，每个CT切片样本图像对应标有非癌症标记或者癌症标记，并对获取的各个CT切片样本图像进行预处理，生成对应的预处理图像；
形变步骤：分别对各个预处理图像按照预设的形变规则，生成对应的形变图像，将每个预处理图像及其对应的形变图像分别组成一个对应的待训练图像集合；
训练步骤：利用图像集合中的图像对识别模型进行训练；
接收步骤：接收待进行肝脏癌变位置定位的CT切片图像；
识别步骤：将该CT切片图像输入训练好的识别模型进行肝脏癌变位置的定位识别。
2.根据权利要求1所述的肝脏癌变定位方法，其特征在于，所述预先训练的识别模型的训练步骤如下：
将所有待训练图像集合分为第一比例的训练集、第二比例的验证集；
利用训练集中的各个图像进行模型训练，以生成所述识别模型，并利用验证集中的各个图像对生成的所述识别模型进行验证；
若验证通过率大于或者等于预设阈值，则训练完成，若验证通过率小于预设阈值，则增加第二预设数量的CT切片样本图像，并对增加的CT切片样本图像进行预处理及形变处理，之后流程返回将图像集合分为训练集和验证集的步骤。
3.根据权利要求1所述的肝脏癌变定位方法，其特征在于，所述预处理包括：
根据预先确定的肝脏组织在CT切片图像上的预设灰度范围，分别对各个CT切片样本图像进行预设灰度范围的像素过滤，以生成对应的过滤图像，并保证各个过滤图像的图像尺寸与对应的CT切片样本图像的图像尺寸一致；
分别对各个过滤图像进行直方图均衡化处理，生成均衡化处理后的图像，各个均衡化处理后的图像即为预处理图像。
4.根据权利要求1所述的肝脏癌变定位方法，其特征在于，所述预设的形变规则为：
增加预处理图像的高斯噪声，生成对应的加噪图像；
在预设角度范围内，对该加噪图像进行角度随机旋转，生成对应的旋转图像；
根据预设的弹性变换规则，对该旋转图像进行弹性变换，生成对应的形变图像。
5.根据权利要求4所述的肝脏癌变定位方法，其特征在于，所述预设的弹性变换规则为：
针对一个旋转图像，分别对该旋转图像上的每个像素点(xi，yi)在范围为[-1～1]之间产生2个随机数Δx(xi，yi)和Δy(xi，yi)，将随机数Δx(xi，yi)存放到与该旋转图像相同大小的像素矩阵D和E的像素(xi，yi)的xi上，表示像素点(xi，yi)的x方向的移动距离，并将随机数Δy(xi，yi)存放到与该旋转图像相同大小的像素矩阵D和E的像素(xi，yi)的yi上，表示像素点(xi，yi)的y方向的移动距离，得到2个随机数矩阵D1和E1；
随机生成一个以第一预设值为均值，以第二预设值为标准差的预设大小为105*105的高斯核，将该高斯核分别与随机数矩阵D1和E1分别卷积，生成2个卷积结果图像，分别为A(xi，yi)、B(xi，yi)；
将2个卷积结果图像作用于原图像：将该旋转图像的位置(xi，yi)的像素放到新图(xi+A(xi，yi)，yi+B(xi，yi))位置上，以将所有像素移动之后得到最后的形变图像。
6.根据权利要求1所述的肝脏癌变定位方法，其特征在于，所述接收步骤包括：
根据预先确定的肝脏组织在CT切片图像上的预设灰度范围，利用预设灰度范围的像素对接收到的CT切片图像进行过滤，生成过滤图像，并保证该过滤图像的图像尺寸与该CT切片图像的图像尺寸一致；
对该过滤图像进行直方图均衡化处理，生成均衡化处理后的图像。
7.一种电子装置，其特征在于，所述装置包括：存储器、处理器，所述存储器上存储有肝脏癌变定位程序，所述肝脏癌变定位程序被所述处理器执行，可实现如下步骤：
样本处理步骤：获取第一预设数量的CT切片样本图像，每个CT切片样本图像上标注有病变标志点及由病变标志点限定出的病变形状曲线，每个CT切片样本图像对应标有非癌症标记或者癌症标记，并对获取的各个CT切片样本图像进行预处理，生成对应的预处理图像；
形变步骤：分别对各个预处理图像按照预设的形变规则，生成对应的形变图像，将每个预处理图像及其对应的形变图像分别组成一个对应的待训练图像集合；
训练步骤：利用图像集合中的图像对识别模型进行训练；
接收步骤：接收待进行肝脏癌变位置定位的CT切片图像；
识别步骤：将该CT切片图像输入训练好的识别模型进行肝脏癌变位置的定位识别。
8.根据权利要求7所述的电子装置，其特征在于，所述预先训练的识别模型的训练步骤如下：
将所有待训练图像集合分为第一比例的训练集、第二比例的验证集；
利用训练集中的各个图像进行模型训练，以生成所述识别模型，并利用验证集中的各个图像对生成的所述识别模型进行验证；
若验证通过率大于或者等于预设阈值，则训练完成，若验证通过率小于预设阈值，则增加第二预设数量的CT切片样本图像，并对增加的CT切片样本图像进行预处理及形变处理，之后流程返回将图像集合分为训练集和验证集的步骤。
9.根据权利要求7所述的电子装置，其特征在于，所述预设的形变规则为：
增加预处理图像的高斯噪声，生成对应的加噪图像；
在预设角度范围内，对该加噪图像进行角度随机旋转，生成对应的旋转图像；
根据预设的弹性变换规则，对该旋转图像进行弹性变换，生成对应的形变图像。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括肝脏癌变定位程序，所述统肝脏癌变定位程序被处理器执行时，可实现如权利要求1至6中任一项所述肝脏癌变定位方法的步骤。
CN201810501877.7A 2018-05-23 2018-05-23 肝脏癌变定位方法、装置及存储介质 Active CN108875734B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810501877.7A CN108875734B (zh) 2018-05-23 2018-05-23 肝脏癌变定位方法、装置及存储介质
PCT/CN2018/102133 WO2019223147A1 (zh) 2018-05-23 2018-08-24 肝脏癌变定位方法、装置及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810501877.7A CN108875734B (zh) 2018-05-23 2018-05-23 肝脏癌变定位方法、装置及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108875734A true CN108875734A (zh) 2018-11-23
CN108875734B CN108875734B (zh) 2021-07-23

Family

ID=64333563

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810501877.7A Active CN108875734B (zh) 2018-05-23 2018-05-23 肝脏癌变定位方法、装置及存储介质

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN108875734B (zh)
WO (1) WO2019223147A1 (zh)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110443781A (zh) * 2019-06-27 2019-11-12 杭州智团信息技术有限公司 一种肝脏数字病理的ai辅助诊断系统及方法
CN111950595A (zh) * 2020-07-14 2020-11-17 十堰市太和医院（湖北医药学院附属医院） 肝脏病灶图像处理方法、系统、存储介质、程序、终端
CN112001308A (zh) * 2020-08-21 2020-11-27 四川大学 一种采用视频压缩技术和骨架特征的轻量级行为识别方法
CN112215217A (zh) * 2020-12-03 2021-01-12 印迹信息科技（北京）有限公司 模拟医师阅片的数字图像识别方法及装置
CN112991214A (zh) * 2021-03-18 2021-06-18 成都极米科技股份有限公司 图像处理方法、图像渲染方法、装置及影设备
CN113177955A (zh) * 2021-05-10 2021-07-27 电子科技大学成都学院 一种基于改进图像分割算法的肺癌影像病变区域划分方法
CN113496231A (zh) * 2020-03-18 2021-10-12 北京京东乾石科技有限公司 分类模型训练方法、图像分类方法、装置、设备及介质

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112435246A (zh) * 2020-11-30 2021-03-02 武汉楚精灵医疗科技有限公司 窄带成像放大胃镜下胃癌的人工智能诊断方法
CN116309454B (zh) * 2023-03-16 2023-09-19 首都师范大学 基于轻量化卷积核网络的病理图像智能识别方法及装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101673340A (zh) * 2009-08-13 2010-03-17 重庆大学 综合多方向多尺度与bp神经网络的人耳识别方法
CN103064046A (zh) * 2012-12-25 2013-04-24 深圳先进技术研究院 一种基于稀疏采样的核磁共振成像的图像处理方法
US9047660B2 (en) * 2012-03-01 2015-06-02 Siemens Corporation Network cycle features in relative neighborhood graphs
CN106372390A (zh) * 2016-08-25 2017-02-01 姹ゅ钩 一种基于深度卷积神经网络的预防肺癌自助健康云服务系统
CN106778829A (zh) * 2016-11-28 2017-05-31 常熟理工学院 一种主动学习的肝脏损伤类别的图像检测方法
CN107153816A (zh) * 2017-04-16 2017-09-12 五邑大学 一种用于鲁棒人脸识别的数据增强方法
CN107730507A (zh) * 2017-08-23 2018-02-23 成都信息工程大学 一种基于深度学习的病变区域自动分割方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110307427A1 (en) * 2005-04-19 2011-12-15 Steven Linke Molecular markers predicting response to adjuvant therapy, or disease progression, in breast cancer
CN107103187B (zh) * 2017-04-10 2020-12-29 四川省肿瘤医院 基于深度学习的肺结节检测分级与管理的方法及系统
CN107784647B (zh) * 2017-09-29 2021-03-09 华侨大学 基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割方法及系统
CN107767378B (zh) * 2017-11-13 2020-08-04 浙江中医药大学 基于深度神经网络的gbm多模态磁共振图像分割方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101673340A (zh) * 2009-08-13 2010-03-17 重庆大学 综合多方向多尺度与bp神经网络的人耳识别方法
US9047660B2 (en) * 2012-03-01 2015-06-02 Siemens Corporation Network cycle features in relative neighborhood graphs
CN103064046A (zh) * 2012-12-25 2013-04-24 深圳先进技术研究院 一种基于稀疏采样的核磁共振成像的图像处理方法
CN106372390A (zh) * 2016-08-25 2017-02-01 姹ゅ钩 一种基于深度卷积神经网络的预防肺癌自助健康云服务系统
CN106778829A (zh) * 2016-11-28 2017-05-31 常熟理工学院 一种主动学习的肝脏损伤类别的图像检测方法
CN107153816A (zh) * 2017-04-16 2017-09-12 五邑大学 一种用于鲁棒人脸识别的数据增强方法
CN107730507A (zh) * 2017-08-23 2018-02-23 成都信息工程大学 一种基于深度学习的病变区域自动分割方法

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110443781A (zh) * 2019-06-27 2019-11-12 杭州智团信息技术有限公司 一种肝脏数字病理的ai辅助诊断系统及方法
CN113496231A (zh) * 2020-03-18 2021-10-12 北京京东乾石科技有限公司 分类模型训练方法、图像分类方法、装置、设备及介质
CN111950595A (zh) * 2020-07-14 2020-11-17 十堰市太和医院（湖北医药学院附属医院） 肝脏病灶图像处理方法、系统、存储介质、程序、终端
CN112001308A (zh) * 2020-08-21 2020-11-27 四川大学 一种采用视频压缩技术和骨架特征的轻量级行为识别方法
CN112001308B (zh) * 2020-08-21 2022-03-15 四川大学 一种采用视频压缩技术和骨架特征的轻量级行为识别方法
CN112215217A (zh) * 2020-12-03 2021-01-12 印迹信息科技（北京）有限公司 模拟医师阅片的数字图像识别方法及装置
CN112215217B (zh) * 2020-12-03 2021-04-13 印迹信息科技（北京）有限公司 模拟医师阅片的数字图像识别方法及装置
CN112991214A (zh) * 2021-03-18 2021-06-18 成都极米科技股份有限公司 图像处理方法、图像渲染方法、装置及影设备
CN113177955A (zh) * 2021-05-10 2021-07-27 电子科技大学成都学院 一种基于改进图像分割算法的肺癌影像病变区域划分方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2019223147A1 (zh) 2019-11-28
CN108875734B (zh) 2021-07-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108875734A (zh) 肝脏癌变定位方法、装置及存储介质
US10635946B2 (en) Eyeglass positioning method, apparatus and storage medium
US9349076B1 (en) Template-based target object detection in an image
CN109635627A (zh) 图片信息提取方法、装置、计算机设备及存储介质
CN106447721B (zh) 图像阴影检测方法和装置
CN109146892A (zh) 一种基于美学的图像裁剪方法及装置
CN108875534B (zh) 人脸识别的方法、装置、系统及计算机存储介质
CN109288536A (zh) 获取冠脉钙化区域分类的方法、装置及系统
CN109784181A (zh) 图片水印识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质
RU2008129793A (ru) Способ улучшения последующей обработки изображений с использованием деформируемых сеток
CN108154509A (zh) 癌症识别方法、装置及存储介质
CN104239909A (zh) 一种图像的识别方法和装置
CN110415212A (zh) 异常细胞检测方法、装置及计算机可读存储介质
CN109919179A (zh) 微动脉瘤自动检测方法、装置及计算机可读存储介质
CN112132812B (zh) 证件校验方法、装置、电子设备及介质
CN109948521A (zh) 图像纠偏方法和装置、设备及存储介质
CN108734708A (zh) 胃癌识别方法、装置及存储介质
CN110751004B (zh) 二维码检测方法、装置、设备及存储介质
CN109740674A (zh) 一种图像处理方法、装置、设备和存储介质
CN113792623B (zh) 安检ct目标物识别方法和装置
CN105975955B (zh) 一种图像中文本区域的检测方法
CN114119695A (zh) 一种图像标注方法、装置及电子设备
CN116188479B (zh) 基于深度学习的髋关节图像分割方法及系统
CN110210314B (zh) 人脸检测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN104408736A (zh) 基于特征相似性的合成人脸画像质量评价方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant