CN114757942A - 一种基于深度学习的多层螺旋ct对活动性肺结核的检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及计算机视觉目标检测任务技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的多层螺旋CT对活动性肺结核的检测方法，包括：S1：收集汇总活动性肺结核CT影像，转换CT图像格式，并对转换后的图像进行预处理；S2：将预处理后的图像输入基于阈值的肺实质分割模型，获得肺实质图像；S3：将肺实质图像交由放射科医生进行标注，标注出原发性肺结核、继发性肺结核以及血行播散性肺结核的病灶区域，制作样本数据集；S4：将样本数据集输入已训练好的DetectionTransformer网络模型中进行预测处理，获得检测结果。本发明采用多层螺旋CT图像作为数据集，能够更好的显示活动性肺结核在放射学中的特征，包括厚壁空洞、肺实质、小叶中心结节和树芽征，大幅提高了对于病灶检测的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及计算机视觉目标检测任务技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的多层螺旋CT对活动性肺结核的检测方法。
背景技术
肺结核(TB)是世界上第二大死亡原因，在传染病中排名第一，超过艾滋病。2019年，约有120万感染结核病患者死亡。2021年报告中的调查结果更为严重，报告了987万新发病例和130万人死亡。结核病是一类经由结核分枝杆菌产生的传染病。如果不及时治疗，结核病的死亡率很高，它通常会影响肺部，但也会影响肺部以外的部位。当患有活动性结核病(Active pulmonary tuberculosis,ATB)的人干咳，打喷嚏或以其他方式排出传染性细菌时，它会经由空气中传播。通过初期诊治和恰当治疗可以预防大多数结核病患的死亡。
如今，有许多基于分子分析和细菌培养的高度准确的诊断方法。但不幸的是，大多数方法的成本都不允许在发展中国家大规模采用，而这些国家恰恰是受疾病影响最大的。目前，最便宜和最流行的诊断技术，如痰涂片镜检，存在着敏感性的问题。因此，在结核病的发现和治疗方面还有很长的路要走。诊断结核病现在仍然是一项重大挑战，特别是在大量不受监管的私营机构和卫生系统薄弱的国家中，诊断测试往往过于昂贵或过于缓慢。
在目前的结核病医治和分析方法中，X线检查是影像筛查肺结核的辅助诊断检查之一，但是由于X线检查的局限性，对肺结核患者的诊断存在一定的漏诊率。随着计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)技术在中小型医院的普及，CT在识别胸部实质病变的早期反应以及检测结核患者肺部病情的严重程度有很大帮助。在另一方面，CT图像可以更好的显示活动性肺结核在放射学中的特征，包括厚壁空洞、肺实质、小叶中心结节和树芽征等。然而，在CT上诊断肺结核，需要有一定诊断能力的放射科医生来进行，并且得耗费大量时间，这对于高负荷的国家和一些偏远地区的中小型医院，显然是一项艰难的任务，因为这些地方专业放射科医生都很稀缺并且经验欠缺。这些情况就会使ATB的检出率降低和患者尽早进行ATB治疗受到阻碍。
目前，深度学习在许多对图像的分类任务中取得了超人的表现。这种在自然图像中识别物体的成功激发了对将深度学习应用于医学图像的新兴趣。最近出现了许多报告，深度网络在许多异常检测任务中确实获得了惊人的准确性。值得注意的是，医学放射图像异常检测领域缺少大型标准数据集，创建高质量和数量级更大的数据集必定会推动这一领域向前发展。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于深度学习的多层螺旋CT对活动性肺结核的检测方法，采用多层螺旋CT图像作为数据集，相比X光图像，能够更好的显示活动性肺结核在放射学中的特征，包括厚壁空洞、肺实质、小叶中心结节和树芽征，大幅提高了对于病灶检测的准确度。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于深度学习的多层螺旋CT对活动性肺结核的检测方法，具体步骤如下：
S1：收集汇总活动性肺结核CT影像，转换CT图像格式，并对转换后的图像进行预处理；
S2：将预处理后的图像输入基于阈值的肺实质分割模型，获得肺实质图像；
S3：将肺实质图像交由放射科医生进行标注，标注出原发性肺结核、继发性肺结核以及血行播散性肺结核的病灶区域，制作样本数据集；
S4：将样本数据集输入已训练好的Detection Transformer网络模型中进行预测处理，获得检测结果。
优选地，在步骤S1中，转换CT图像格式具体为：调用pydicom库，将原dcom格式的CT图像切片转换为png格式。
优选地，在步骤S1中，预处理包括对随机图像进行随机增强，增强方式包括图片翻转、对比度归一化或添加高斯噪声。
优选地，在步骤S2中，肺实质分割模型具体为：采用基于全局阈值的肺实质分割算法，分割出肺实质区域，进行取反操作，以半径为5的圆形结构单元，进行闭运算，再次取反，提取最大连通区域，获得躯干的掩膜，将该掩膜进行孔洞填充获得新的掩膜，将两个掩膜相减即可得到肺实质掩膜，最后用掩膜乘原图获得肺实质图像。
优选地，在步骤S3中，标注由经验丰富的放射科医生对肺实质分割图像进行标注，标注病灶的外界矩阵和类别，病灶类别为：原发性肺结核、继发性肺结核以及血行播散性肺结核。
优选地，在步骤S4中，Detection Transformer网络模型训练流程为：
给定一张图片，经CNN backbone提取特征feature，然后转为特征序列输入到transformer的encode-decode，结果直接输出指定长度为N的无序的预测集合，集合中每个元素包含预测物体的类别cls和坐标bbox；
采用Detection Transformer网络模型训练数据样本集，设置训练学习率为0.0001，训练次数为500次，每批次训练的图片数batch_size为4；训练学习后对待测试样本进行检测，并将输出检测结果。
通过采用上述技术方案：使用CT图像作为特征样本，首先，CT图像能够更加清晰地看到活动性肺结核病灶，并根据病灶划分活动性肺结核的种类，便于医生观察患病区域并快速处理病情。其次，采用肺实质分割方法，减少不重要信息对实验结果的影响，提高了检测结果的准确率。同时，根据活动性肺结核的病灶特征和肺结核类别划分的条件，实现对原发性肺结核、血行播散性肺结核和继发性肺结核三种典型的活动性肺结核的检测。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、本发明采用多层螺旋CT图像作为数据集，相比X光图像，能够更好的显示活动性肺结核在放射学中的特征，包括厚壁空洞、肺实质、小叶中心结节和树芽征，大幅提高了对于病灶检测的准确度。
2、本发明通过对肺部CT图像进行肺实质分割，提高病灶检测的注意力，避免不相关因素的对目标检测的干扰，提高模型的准确率。
附图说明
图1为本发明的整体流程图；
图2为本发明中Detection Transformer的流程图。
具体实施方式
下面结合附图将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，以使本领域的技术人员能够更好的理解本发明的优点和特征，从而对本发明的保护范围做出更为清楚的界定。本发明所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1-2，一种基于深度学习的多层螺旋CT对活动性肺结核的检测方法，具体步骤如下：
S1：收集汇总活动性肺结核CT影像，转换CT图像格式，并对转换后的图像进行预处理；
S2：将预处理后的图像输入基于阈值的肺实质分割模型，获得肺实质图像；
S3：将肺实质图像交由放射科医生进行标注，标注出原发性肺结核、继发性肺结核以及血行播散性肺结核的病灶区域，制作样本数据集；
S4：将样本数据集输入已训练好的Detection Transformer网络模型中进行预测处理，获得检测结果。
具体的，在步骤S1中，转换CT图像格式具体为：调用pydicom库，将原dcom格式的CT图像切片转换为png格式。
具体的，在步骤S1中，预处理包括对随机图像进行随机增强，增强方式包括图片翻转、对比度归一化或添加高斯噪声。
具体的，在步骤S2中，肺实质分割模型具体为：采用基于全局阈值的肺实质分割算法，分割出肺实质区域，进行取反操作，以半径为5的圆形结构单元，进行闭运算，再次取反，提取最大连通区域，获得躯干的掩膜，将该掩膜进行孔洞填充获得新的掩膜，将两个掩膜相减即可得到肺实质掩膜，最后用掩膜乘原图获得肺实质图像。
具体的，在步骤S3中，标注由经验丰富的放射科医生对肺实质分割图像进行标注，标注病灶的外界矩阵和类别，病灶类别为：原发性肺结核、继发性肺结核以及血行播散性肺结核。
具体的，参照图2，在步骤S4中，Detection Transformer网络模型训练流程为：
给定一张图片，经CNN backbone提取特征feature，然后转为特征序列输入到transformer的encode-decode，结果直接输出指定长度为N的无序的预测集合，集合中每个元素包含预测物体的类别cls和坐标bbox。
其中，CNN输出的结果是一个H*W*C的张量(tensor)，代表了图片提取出的特征图(feature map)。将feature map变成(H*W)*C的二维矩阵放到transformer中。
模型输出的结果是固定的，也就是说最多检测一张图片中N个目标。其中N表示整个数据集中图片上最多物体的数目，因为整个训练和测试都Batch进行，如果不设置最大输出集合数，无法进行batch训练；如果图片中物体不够N个，那么就采用no object填充，表示该元素是背景。
set prediction，输入一副图像，网络的输出就是最终的预测的集合，也不需要任何后处理能够直接得到预测的集合。对于每一个预测值(pred)，找到对应的GT(grouptruth),然后每个(Pred，GT)求损失(loss)，再进行训练。
bipartite matching loss，假设目前有两个sets，左边的sets是模型预测得到的N个元素，每个元素里有一个bbox和对这个bbox预测的类别的概率分布，预测的类别可以是空，用
来表示；右边的sets是本发明的ground truth，每个元素里有一个标签的类别和对应的bbox，如果标签的数量不足N则用
来补充，
可以认为是background。
两边sets的元素数量都是N，做一个配对的操作，让左边的元素都能找到右边的一个配对元素，每个左边元素找到的右边元素都是不同的，也就是一一对应。这样的组合可以有N！种，所有组合记作σN。这个N即是模型可以预测的最大数量。
在这所有的N！种匹配中，找到使得Lmatch最小的那个组合，记作
在最佳匹配情况下loss最小。
采用Detection Transformer网络模型训练数据样本集，设置训练学习率为0.0001，训练次数为500次，每批次训练的图片数batch_size为4。训练学习后对待测试样本进行检测，并将输出检测结果。
具体实施例：
以6000张包含活动性肺结核的多层螺旋CT图片为训练样本，对采集到的CT图像使用labelme手动标注出发生原发性肺结核、继发性肺结核和血行播散性肺结核的区域，制作样本数据集。在活动性肺结核检测项目中，深度学习模型的检测目标类别数目为3，即原发性肺结核、继发性肺结核和血行播散性肺结核，设置训练学习率为0.0001，训练轮数epoch为500，每批次训练图片数batch_size为4，训练用于检测间质性肺炎的DetectionTransformer深度学习模型，直至模型收敛。
综上所述，本发明使用CT图像作为特征样本，首先，CT图像能够更加清晰地看到活动性肺结核病灶，并根据病灶划分活动性肺结核的种类，便于医生观察患病区域并快速处理病情。其次，采用肺实质分割方法，减少不重要信息对实验结果的影响，提高了检测结果的准确率。同时，根据活动性肺结核的病灶特征和肺结核类别划分的条件，实现对原发性肺结核、血行播散性肺结核和继发性肺结核三种典型的活动性肺结核的检测。
本发明中披露的说明和实践，对于本技术领域的普通技术人员来说，都是易于思考和理解的，且在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的修改或改进，也应视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于深度学习的多层螺旋CT对活动性肺结核的检测方法，其特征在于，具体步骤如下：
S1：收集汇总活动性肺结核CT影像，转换CT图像格式，并对转换后的图像进行预处理；
S2：将预处理后的图像输入基于阈值的肺实质分割模型，获得肺实质图像；
S3：将肺实质图像交由放射科医生进行标注，标注出原发性肺结核、继发性肺结核以及血行播散性肺结核的病灶区域，制作样本数据集；
S4：将样本数据集输入已训练好的Detection Transformer网络模型中进行预测处理，获得检测结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的多层螺旋CT对活动性肺结核的检测方法，其特征在于，在步骤S1中，转换CT图像格式具体为：调用pydicom库，将原dcom格式的CT图像切片转换为png格式。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的多层螺旋CT对活动性肺结核的检测方法，其特征在于，在步骤S1中，预处理包括对随机图像进行随机增强，增强方式包括图片翻转、对比度归一化或添加高斯噪声。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的多层螺旋CT对活动性肺结核的检测方法，其特征在于，在步骤S2中，肺实质分割模型具体为：采用基于全局阈值的肺实质分割算法，分割出肺实质区域，进行取反操作，以半径为5的圆形结构单元，进行闭运算，再次取反，提取最大连通区域，获得躯干的掩膜，将该掩膜进行孔洞填充获得新的掩膜，将两个掩膜相减即可得到肺实质掩膜，最后用掩膜乘原图获得肺实质图像。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的多层螺旋CT对活动性肺结核的检测方法，其特征在于，在步骤S3中，标注由经验丰富的放射科医生对肺实质分割图像进行标注，标注病灶的外界矩阵和类别，病灶类别为：原发性肺结核、继发性肺结核以及血行播散性肺结核。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的多层螺旋CT对活动性肺结核的检测方法，其特征在于，在步骤S4中，Detection Transformer网络模型训练流程为：
给定一张图片，经CNN backbone提取特征feature，然后转为特征序列输入到transformer的encode-decode，结果直接输出指定长度为N的无序的预测集合，集合中每个元素包含预测物体的类别cls和坐标bbox；
采用Detection Transformer网络模型训练数据样本集，设置训练学习率为0.0001，训练次数为500次，每批次训练的图片数batch_size为4；训练学习后对待测试样本进行检测，并将输出检测结果。
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| CN (1) | CN114757942A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115393321A (zh) * | 2022-08-26 | 2022-11-25 | 南通大学 | 一种基于深度学习的多层螺旋ct对肺结核多分类检出方法 |
| CN116188473A (zh) * | 2023-05-05 | 2023-05-30 | 天津医科大学总医院 | 一种基于图像深度学习的肺部病灶识别方法及系统 |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110175993A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-08-27 | 西安交通大学医学院第一附属医院 | 一种基于FPN的Faster R-CNN肺结核征象检测系统及方法 |
| CN110766713A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-02-07 | 上海微创医疗器械（集团）有限公司 | 肺部图像分割方法、装置和肺部病变区域识别设备 |
| US20200372650A1 (en) * | 2019-05-20 | 2020-11-26 | Riken | Identifying device, learning device, method, and storage medium |
| CN112184657A (zh) * | 2020-09-24 | 2021-01-05 | 上海健康医学院 | 一种肺结节自动检测方法、装置及计算机系统 |
| CN113095382A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-07-09 | 浙江大学 | 基于ct图像的可解释性肺结核分类网络识别方法 |
| CN113327258A (zh) * | 2021-07-15 | 2021-08-31 | 重庆邮电大学 | 一种基于深度学习的肺部ct图像识别方法 |
| CN113344887A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-09-03 | 南通大学 | 一种基于深度学习与模糊逻辑的间质性肺炎评估方法 |
| CN113450355A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-09-28 | 武汉幻视智能科技有限公司 | 一种基于多膜态ct图像和3dcnn网络提取图像特征的方法 |
| WO2021213124A1 (zh) * | 2020-04-21 | 2021-10-28 | 深圳睿心智能医疗科技有限公司 | 血流特征预测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113888466A (zh) * | 2021-09-03 | 2022-01-04 | 武汉科技大学 | 一种基于ct图像的肺结节图像检测方法及系统 |
| CN113902702A (zh) * | 2021-10-08 | 2022-01-07 | 国科宁波生命与健康产业研究院 | 一种基于计算机断层扫描的肺结节良恶性辅助诊断系统 |
| CN114004793A (zh) * | 2021-10-18 | 2022-02-01 | 深圳睿心智能医疗科技有限公司 | 血流特性获取方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2022
- 2022-05-27 CN CN202210593973.5A patent/CN114757942A/zh active Pending
Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20200372650A1 (en) * | 2019-05-20 | 2020-11-26 | Riken | Identifying device, learning device, method, and storage medium |
| CN110175993A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-08-27 | 西安交通大学医学院第一附属医院 | 一种基于FPN的Faster R-CNN肺结核征象检测系统及方法 |
| CN110766713A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-02-07 | 上海微创医疗器械（集团）有限公司 | 肺部图像分割方法、装置和肺部病变区域识别设备 |
| WO2021213124A1 (zh) * | 2020-04-21 | 2021-10-28 | 深圳睿心智能医疗科技有限公司 | 血流特征预测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN112184657A (zh) * | 2020-09-24 | 2021-01-05 | 上海健康医学院 | 一种肺结节自动检测方法、装置及计算机系统 |
| WO2022063199A1 (zh) * | 2020-09-24 | 2022-03-31 | 上海健康医学院 | 一种肺结节自动检测方法、装置及计算机系统 |
| CN113095382A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-07-09 | 浙江大学 | 基于ct图像的可解释性肺结核分类网络识别方法 |
| CN113344887A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-09-03 | 南通大学 | 一种基于深度学习与模糊逻辑的间质性肺炎评估方法 |
| CN113327258A (zh) * | 2021-07-15 | 2021-08-31 | 重庆邮电大学 | 一种基于深度学习的肺部ct图像识别方法 |
| CN113450355A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-09-28 | 武汉幻视智能科技有限公司 | 一种基于多膜态ct图像和3dcnn网络提取图像特征的方法 |
| CN113888466A (zh) * | 2021-09-03 | 2022-01-04 | 武汉科技大学 | 一种基于ct图像的肺结节图像检测方法及系统 |
| CN113902702A (zh) * | 2021-10-08 | 2022-01-07 | 国科宁波生命与健康产业研究院 | 一种基于计算机断层扫描的肺结节良恶性辅助诊断系统 |
| CN114004793A (zh) * | 2021-10-18 | 2022-02-01 | 深圳睿心智能医疗科技有限公司 | 血流特性获取方法、装置、电子设备及存储介质 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115393321A (zh) * | 2022-08-26 | 2022-11-25 | 南通大学 | 一种基于深度学习的多层螺旋ct对肺结核多分类检出方法 |
| CN116188473A (zh) * | 2023-05-05 | 2023-05-30 | 天津医科大学总医院 | 一种基于图像深度学习的肺部病灶识别方法及系统 |
| CN116188473B (zh) * | 2023-05-05 | 2023-07-04 | 天津医科大学总医院 | 一种基于图像深度学习的肺部病灶识别方法及系统 |
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