CN109255354A - 面向医用ct的计算机图像处理方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及计算机辅助诊断领域，为提高投影数据信息的利用率，同时突出病变位置，有利于医生对其进行二次诊断，推动精准医疗的进一步发展。为此，本发明采取的技术方案是，面向医用CT的计算机图像处理方法，步骤如下：Step1：构建数据集；Step2：划分数据集；Step3：训练卷积神经网络；Step4：测试网络训练效果。本发明主要应用于计算机辅助诊断医疗设备的设计制造场合。
Description
技术领域
本发明涉及计算机辅助诊断领域，利用深度学习直接从投影数据中提取特征并进行诊断，只对疑似病变区域进行图像重建，提高医学诊断的准确率与诊断速度。具体讲,涉及面向医用CT的计算机图像处理方法和装置。
背景技术
计算机断层扫描(CT)是当今医疗领域常用的疾病检测手段之一，但是海量图像在提供更加详细、准确的诊断信息时，也给读片医生增加了工作负担，容易因诊断疲劳导致疾病漏诊和误诊，并且医生凭借阅片经验对病灶进行定性分析具有较大的主观性，所以计算机辅助诊断不仅可以为放射科医生提供精确的定量分析以弥补人眼惰性及对灰阶不敏感的缺陷，而且可以减少放射科医生因主观因素对阅片结果造成的不利影响，从而帮助医师发现病灶，提高诊断准确率。因此计算机辅助诊断被广泛用于医学疾病的检测方面，通过计算机的智能识别对CT图像中的特征进行提取，并输出诊断结果供医生参考，减少了医生的工作负担且提高诊断效率，对当今医疗领域的发展起到了极大的推动作用。
实际上，CT图像是由X射线扫描人体的投影数据重建而来的，重建过程会产生一定的数据损失与系统误差，且高精度的图像重建速度较慢，影响疾病的早期诊断。近年来随着机器学习的技术的发展，卷积神经网络的优势日益明显，将X射线通过人体的投影数据直接用于疾病的诊断，并选择疑似病变区域进行成像，提高了信息的利用率，同时也加快了重建速度，对精准医疗领域的进步具有战略性的意义。
发明内容
为克服现有技术的不足，针对计算机辅助诊断时的漏诊误诊的问题,本发明旨在提出一种面向医用CT的计算机辅助诊断方法,提高投影数据信息的利用率，同时突出病变位置，有利于医生对其进行二次诊断，推动精准医疗的进一步发展。为此，本发明采取的技术方案是，面向医用CT的计算机图像处理方法，步骤如下：
Step1：构建数据集：收集人体各组织器官的计算机断层扫描投影数据、重建图像及其诊断结果，将投影数据作为神经网络的输入，将患病就诊者的CT重建图像中的病灶区域分割出来，其余部分处理为黑色，健康就诊者的CT重建图像为全黑色，处理后的图像以及诊断结果作为神经网络的标记；
Step2：划分数据集：从数据集中随机选取n组输入数据以及标记作为训练集，选取时要注意尽可能包括患病就诊者以及健康就诊者身体的各部位扫描数据及标记，数据集的其余部分作为测试集；
Step3：训练卷积神经网络：建立神经网络模型，利用Step2中划分的n组训练集对神经网络进行训练，通过反向传播算法使得损失函数收敛到最小，结束网络的训练；
Step4：测试网络训练效果：利用Step2中划分的测试集对网络训练结果进行测试，如果诊断准确率达到95％以上，则认为网络训练合格，完成训练过程，若不合格，则重复Step2、Step3与Step4。
面向医用CT的计算机图像处理装置，由CT机和计算机构成，CT机用于采集CT图像并输送到计算机进行处理；计算机内设置有如下模块：
构建数据集模块，收集人体各组织器官的计算机断层扫描投影数据、重建图像及其诊断结果，将投影数据作为神经网络的输入，将患病就诊者的CT重建图像中的病灶区域分割出来，其余部分处理为黑色，健康就诊者的CT重建图像为全黑色，处理后的图像以及诊断结果作为神经网络的标记；
划分数据集模块，从数据集中随机选取n组输入数据以及标记作为训练集，选取时要注意尽可能包括患病就诊者以及健康就诊者身体的各部位扫描数据及标记，数据集的其余部分作为测试集；
训练卷积神经网络模块，建立神经网络模型，利用划分数据集模块划分的n组训练集对神经网络进行训练，通过反向传播算法使得损失函数收敛到最小，结束网络的训练；
测试网络训练效果模块，利用数据集划分模块划分的测试集对网络训练结果进行测试，如果诊断准确率达到95％以上，则认为网络训练合格，完成训练过程，若不合格，则返回训练卷积神经网络模块。
本发明的特点及有益效果是：
本发明提出了一种面向医用CT的计算机辅助诊断方法。通过卷积神经网络模型对CT投影数据进行特征提取与疾病诊断，输出诊断结果以及疑似病变区域的分割图像，突出了病变部位的具体情况，节省了图像重建的时间，同时提高了投影数据信息的利用率，为精准医疗提供了有利条件。同时训练好的网络具有较快的诊断速度，提高了临床诊断的效率。
附图说明：
图1面向医用CT的计算机辅助诊断方法框架图。
图2神经网络模型的获得方法流程图。
具体实施方式
针对计算机辅助诊断时的漏诊误诊的问题，本发明提出了一种面向医用CT的计算机辅助诊断方法，如图1所示。利用卷积神经网络直接对X射线透过人体的投影数据进行特征提取并输出诊断结果以及疑似病变区域的重建图像，提高了投影数据信息的利用率，同时突出了病变位置，有利于医生对其进行二次诊断，推动了精准医疗的进一步发展。
本发明提出了一种面向医用CT的计算机辅助诊断方法，首先通过计算机断层扫描获得一组投影数据，然后将其作为输入数据通过卷积神经网络模型，得出诊断结果以及疑似病变区域的重建图像，此过程框架图如图1所示，神经网络获得流程图如图2所示，具体实施方案如下：
Step1：构建数据集。收集人体各组织器官的计算机断层扫描投影数据、重建图像及其诊断结果，将投影数据作为神经网络的输入，将患病就诊者的CT重建图像中的病灶区域分割出来，其余部分处理为黑色，健康就诊者的CT重建图像为全黑色，处理后的图像以及诊断结果作为神经网络的标记。
Step2：划分数据集。从数据集中随机选取n组输入数据以及标记作为训练集，选取时要注意尽可能包括患病就诊者以及健康就诊者身体的各部位扫描数据及标记，数据集的其余部分作为测试集。
Step3：训练卷积神经网络。建立神经网络模型，利用Step2中划分的n组训练集对神经网络进行训练，通过反向传播算法使得损失函数收敛到最小，结束网络的训练。
Step4：测试网络训练效果。利用Step2中划分的测试集对网络训练结果进行测试，如果诊断准确率达到95％以上，则认为网络训练合格，完成训练过程，若不合格，则重复Step2、Step3与Step4。
在上述步骤生成一个能够通过CT投影数据进行疾病诊断并分割出病变区域进行图像重建的卷积神经网络模型的条件下，就可用于临床的疾病诊断。将X射线扫描就诊者的投影数据输入神经网络模型当中，输出诊断结果与疑似病变区域的重建图像，突出患病部位，对医生的二次诊断起到了很好的辅助作用。
下面通过实例进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制于所述的实例范围内，本领域普通技术人员根据本发明构思，而做出的简单变化，应当在本发明所要求保护的范围内。以下结合附图，具体说明如下：
本发明训练及测试神经网络模型时所采用数据集应分布广泛，尽可能包含患者与健康人体的不同组织器官如胸部、腹部、脑部等的投影数据以及重建图像。对图像中的病变区域进行分割时，要经过医生认定满足临床诊断需求。
建立神经网络模型，选取数据集中的N组图像作为训练集对网络进行训练，直到损失函数收敛到最小。利用测试集对网络训练效果进行测试，将输出结果与标准结果进行比对，并征求有实际临床经验的医生意见，若准确率达到95％以上，则认为网络训练完成，若未达到标准，则重新划分数据集，调整相关参数进行训练，直到输出结果达到标准。网络训练完成后，可用于临床上对医用CT的计算机辅助诊断，减少重建时间，同时突出病变区域的具体情况，为医生的最终确诊提供重要参考。
Claims (2)
1.一种面向医用CT的计算机图像处理方法，其特征是，步骤如下：
Step1：构建数据集：收集人体各组织器官的计算机断层扫描投影数据、重建图像及其诊断结果，将投影数据作为神经网络的输入，将患病就诊者的CT重建图像中的病灶区域分割出来，其余部分处理为黑色，健康就诊者的CT重建图像为全黑色，处理后的图像以及诊断结果作为神经网络的标记；
Step2：划分数据集：从数据集中随机选取n组输入数据以及标记作为训练集，选取时要注意尽可能包括患病就诊者以及健康就诊者身体的各部位扫描数据及标记，数据集的其余部分作为测试集；
Step3：训练卷积神经网络：建立神经网络模型，利用Step2中划分的n组训练集对神经网络进行训练，通过反向传播算法使得损失函数收敛到最小，结束网络的训练；
Step4：测试网络训练效果：利用Step2中划分的测试集对网络训练结果进行测试，如果诊断准确率达到95％以上，则认为网络训练合格，完成训练过程，若不合格，则重复Step2、Step3与Step4。
2.一种面向医用CT的计算机图像处理装置，其特征是，由CT机和计算机构成，CT机用于采集CT图像并输送到计算机进行处理；计算机内设置有如下模块：
构建数据集模块，收集人体各组织器官的计算机断层扫描投影数据、重建图像及其诊断结果，将投影数据作为神经网络的输入，将患病就诊者的CT重建图像中的病灶区域分割出来，其余部分处理为黑色，健康就诊者的CT重建图像为全黑色，处理后的图像以及诊断结果作为神经网络的标记；
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训练卷积神经网络模块，建立神经网络模型，利用划分数据集模块划分的n组训练集对神经网络进行训练，通过反向传播算法使得损失函数收敛到最小，结束网络的训练；
测试网络训练效果模块，利用数据集划分模块划分的测试集对网络训练结果进行测试，如果诊断准确率达到95％以上，则认为网络训练合格，完成训练过程，若不合格，则返回训练卷积神经网络模块。
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