CN112116558A - 一种基于深度学习的ct影像肺结节检测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于深度学习的CT影像肺结节检测系统，包括以下步骤：S1：选取大量的肺部CT序列影像；S2：对选取的肺部CT序列影像进行肺结节检测；S3：将S2中获取的检测结果导入到计算机中，并生产检测模型；S4：将待测试的肺部CT序列影像输入到检测模型中，从而得到检测结果；S5：将S4中的检测结果发送给医生，可辅助医生的诊断；S6：医生可根据临床的结果，对比S4中的检测结果，从而判断是否对检测模型进行修正。本发明，可获得准确的检测模型，从而减小结果的误差，提高分析的准确性。

Description

一种基于深度学习的CT影像肺结节检测系统
技术领域
本发明涉及肺结节检测技术领域，具体是一种基于深度学习的CT影像肺结节检测系统。
背景技术
随着经济水平的快速发展，人类对于自身健康的关注程度也不断提高，对于癌症的早期发现、早期诊断、早期治疗已经日益成为全社会共同关注的目标。如果肺癌能在早期被诊断和治疗，患者5年生存率将从14％上升到49％；由于CT影像能够提供高清晰度的影像，并且为影像中各组织提供很高的对比度，通常应用于肺部疾病的诊断。随着多排螺旋CT的发展，医生可以获取更高分辨率的影像(HRCT)，通过一次检测获得更多的患者影像信息，进一步拓展了CT影像的应用。但同时也造成了医院放射科医生每天阅片负担的增加，导致漏诊和不确定性检查经常发生，即使对于这个领域内的资深专家而言也在所难免。因此，肺癌计算机辅助检测(CAD)得到了大量的研究和应用。
肺癌在CT影像中是以肺结节的形式表现的，目前肺结节计算机辅助检测的方法有多种，人以胸部螺旋CT影像为研究对象，影像层厚在5-10mm之间，这类检测方法敏感性和特异性较低，肺结节检测敏感性为38％，对于每个肺癌患者平均有6个假阳性结节。这主要是由于肺结节直径比CT层厚小，引起体数据内部局部容积效应造成的，其检测结果无法满足临床应用中对于肺癌CAD系统敏感性的要求；西门子公司研发的肺癌CAD系统采用人机交互的方法对肺结节进行检测，这类方法操作一般比较复杂，需要较高的计算机操作和医学诊断专业知识，对用户能力要求较高；采用模式分类的方法需要基于大量的样本数据进行训练，而且需要提取多个特征，算法处理时间较长，无法满足CAD系统在临床应用中对实时性的要求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于深度学习的CT影像肺结节检测系统，以解决现有技术中的操作一般比较复杂，需要较高的计算机操作和医学诊断专业知识，对用户能力要求较高；采用模式分类的方法需要基于大量的样本数据进行训练，而且需要提取多个特征，算法处理时间较长，无法满足CAD系统在临床应用中对实时性的要求的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于深度学习的CT影像肺结节检测系统，包括以下步骤：
S1：选取大量的肺部CT序列影像；
S2：对选取的肺部CT序列影像进行肺结节检测；
S3：将S2中获取的检测结果导入到计算机中，并生产检测模型；
S4：将待测试的肺部CT序列影像输入到检测模型中，从而得到检测结果；
S5：将S4中的检测结果发送给医生，可辅助医生的诊断；
S6：医生可根据临床的结果，对比S4中的检测结果，从而判断是否对检测模型进行修正。
优选的，所述步骤S2中肺结节检测包括以下步骤：
S21：读取CT影像；
S22：肺实质分离；
S23：肺结节检测；
S24：输出肺结节。
优选的，所述步骤S22中肺实质分离包括气管、主支气管的剔除、左右肺分离和肺实质边界修补。
优选的，所述步骤S23中肺结节检测包括候选肺结节提取算法和去假阳算法。
优选的，所述候选肺结节提取算法包括以下步骤：
S2311：输入影像数据；
S2312：曲率流滤波；
S2313：生成等高线图；
S2314：定位可疑区域；
S2315：候选肺结节提取。
优选的，所述去假阳算法包括以下步骤：
S2321：输入影像数据；
S2322：候选肺结节提取；
S2323：肺结节分割；
S2324：特征提取；
S2325：训练分类器；
S2326：输出肺结节。
优选的，所述步骤S4中是利用生成的检测模型，检测模型可以直接处理同类型问题的全新的数据，并自动给出分析结果，并对肺部CT序列影像进行诊断以及标记，并给出肺结节检测结果。
优选的，所述步骤S6中医生是根据临床中患者实际的病况与检测模型检测的结果进行判断，如果出现较大偏差，需要对检测模型进行修正，从而获取新的检测模型。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、根据临床中患者实际的病况与检测模型检测的结果进行判断，如果出现较大偏差，需要对检测模型进行修正，从而获取新的检测模型，获得准确的检测模型，从而减小结果的误差，提高分析的准确性；
2、检测结果导入到计算机中，并生产检测模型；从而对CT影像肺结节进行检测，提高检测效率，减小医生工作强度，在相同的时间下，可治疗更多的患者。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例中，一种基于深度学习的CT影像肺结节检测系统，包括以下步骤：
S1：选取大量的肺部CT序列影像；
S2：对选取的肺部CT序列影像进行肺结节检测；
S3：将S2中获取的检测结果导入到计算机中，并生产检测模型；
S4：将待测试的肺部CT序列影像输入到检测模型中，从而得到检测结果；
S5：将S4中的检测结果发送给医生，可辅助医生的诊断；
S6：医生可根据临床的结果，对比S4中的检测结果，从而判断是否对检测模型进行修正。
优选的，所述步骤S2中肺结节检测包括以下步骤：
S21：读取CT影像；
S22：肺实质分离；
S23：肺结节检测；
S24：输出肺结节。
优选的，所述步骤S22中肺实质分离包括气管、主支气管的剔除、左右肺分离和肺实质边界修补。
优选的，所述步骤S23中肺结节检测包括候选肺结节提取算法和去假阳算法。
优选的，所述候选肺结节提取算法包括以下步骤：
S2311：输入影像数据；
S2312：曲率流滤波；
S2313：生成等高线图；
S2314：定位可疑区域；
S2315：候选肺结节提取。
优选的，所述去假阳算法包括以下步骤：
S2321：输入影像数据；
S2322：候选肺结节提取；
S2323：肺结节分割；
S2324：特征提取；
S2325：训练分类器；
S2326：输出肺结节。
优选的，所述步骤S4中是利用生成的检测模型，检测模型可以直接处理同类型问题的全新的数据，并自动给出分析结果，并对肺部CT序列影像进行诊断以及标记，并给出肺结节检测结果。
优选的，所述步骤S6中医生是根据临床中患者实际的病况与检测模型检测的结果进行判断，如果出现较大偏差，需要对检测模型进行修正，从而获取新的检测模型。
本发明的工作原理是：选取大量的肺部CT序列影像；对选取的肺部CT序列影像进行肺结节检测；将获取的检测结果导入到计算机中，并生产检测模型；将待测试的肺部CT序列影像输入到检测模型中，从而得到检测结果；将检测结果发送给医生，可辅助医生的诊断；医生可根据临床的结果，对比检测结果，从而判断是否对检测模型进行修正；根据临床中患者实际的病况与检测模型检测的结果进行判断，如果出现较大偏差，需要对检测模型进行修正，从而获取新的检测模型，获得准确的检测模型，从而减小结果的误差，提高分析的准确性；检测结果导入到计算机中，并生产检测模型；从而对CT影像肺结节进行检测，提高检测效率，减小医生工作强度，在相同的时间下，可治疗更多的患者。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于深度学习的CT影像肺结节检测系统，其特征在于：包括以下步骤：
S1：选取大量的肺部CT序列影像；
S2：对选取的肺部CT序列影像进行肺结节检测；
S3：将S2中获取的检测结果导入到计算机中，并生产检测模型；
S4：将待测试的肺部CT序列影像输入到检测模型中，从而得到检测结果；
S5：将S4中的检测结果发送给医生，可辅助医生的诊断；
S6：医生可根据临床的结果，对比S4中的检测结果，从而判断是否对检测模型进行修正。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的CT影像肺结节检测系统，其特征在于：所述步骤S2中肺结节检测包括以下步骤：
S21：读取CT影像；
S22：肺实质分离；
S23：肺结节检测；
S24：输出肺结节。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的CT影像肺结节检测系统，其特征在于：所述步骤S22中肺实质分离包括气管、主支气管的剔除、左右肺分离和肺实质边界修补。
4.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的CT影像肺结节检测系统，其特征在于：所述步骤S23中肺结节检测包括候选肺结节提取算法和去假阳算法。
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的CT影像肺结节检测系统，其特征在于：所述候选肺结节提取算法包括以下步骤：
S2311：输入影像数据；
S2312：曲率流滤波；
S2313：生成等高线图；
S2314：定位可疑区域；
S2315：候选肺结节提取。
6.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的CT影像肺结节检测系统，其特征在于：所述去假阳算法包括以下步骤：
S2321：输入影像数据；
S2322：候选肺结节提取；
S2323：肺结节分割；
S2324：特征提取；
S2325：训练分类器；
S2326：输出肺结节。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的CT影像肺结节检测系统，其特征在于：所述步骤S4中是利用生成的检测模型，检测模型可以直接处理同类型问题的全新的数据，并自动给出分析结果，并对肺部CT序列影像进行诊断以及标记，并给出肺结节检测结果。
8.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的CT影像肺结节检测系统，其特征在于：所述步骤S6中医生是根据临床中患者实际的病况与检测模型检测的结果进行判断，如果出现较大偏差，需要对检测模型进行修正，从而获取新的检测模型。
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