JP2019193776A - ディープラーニングに基づいたコンピュータ断層撮影肺結節検出法 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2018年3月16日に出願された中国特許出願番号201810217568.7からの優先権および利益を享受する権利を主張し、中国特許出願番号201810217568.7は、本明細書に完全に説明されるように、全ての目的に対して、参照によって本明細書に組み入れられる。
Claims (7)
- ディープラーニングに基づいたコンピュータ断層撮影(CT)肺結節検出法であって、
ユーザの三次元(3D)肺CTシーケンス画像を取得することと、
前記取得された3D肺CTシーケンス画像を二次元(2D)画像データに処理することと、
前記2D画像をトレーニング用に予め設定されたディープラーニングネットワークモデルに入力し、それによってトレーニングされた肺結節検出モデルを得ることと、
予備的な肺結節検出結果を得るために、前記トレーニングされた肺結節検出モデルに、試験される3D肺CTシーケンス画像の集合を入力することと、
誤検出肺結節を除去するために前記予備的な肺結節検出結果に、ディープラーニングに基づいた肺領域分割アルゴリズムを適用し、それによって最終的な肺結節検出結果を得ることと、を含む、ディープラーニングに基づいたCT肺結節検出法。 - 前記取得された3D肺CTシーケンス画像を処理する前記ステップは、
前記取得された3D肺CTシーケンス画像が複数スライスの2D画像を含み、中心スライスとして肺結節を含む前記複数スライスの2D画像の各スライスを用いることと、予め前記複数スライスの2D画像のn枚のスライスを取得し、前記中心スライスの後で前記複数スライスの2D画像の別のn枚のスライスを取得することと、前記中心スライス、前記中心スライス前の前記複数スライスの2D画像の前記n枚のスライス、および前記中心スライス後の前記複数スライスの2D画像の前記別のn枚のスライスを、前記2D画像データとしてともに用いることと、のステップをさらに含み、nは1以上の整数である、請求項1に記載のディープラーニングに基づいたCT肺結節検出法。 - 前記予め設定されたディープラーニングネットワークモデルはマルチスケール特性を含み、前記マルチスケール特性は、前記予め設定されたディープラーニングネットワークモデルの前記トレーニングで適用される、請求項1に記載のディープラーニングに基づいたCT肺結節検出法。
- 前記マルチスケール特性は、前記予め設定されたディープラーニングネットワークモデルの異なるレイヤの応答情報を融合させることによって構築される、請求項1に記載のディープラーニングに基づいたCT肺結節検出法。
- 試験される3D肺CTシーケンス画像の前記集合を入力する前記ステップの前に、中心スライスとして肺結節を含む、試験される3D肺CTシーケンス画像の前記集合の各スライスを用いることと、前記中心スライスの前にn枚のスライス、前記中心スライスの後に別のn枚のスライスを取得することと、前記中心スライス、前記中心スライスの前の試験される3D肺CTシーケンス画像の前記集合の前記n枚のスライスおよび前記中心スライス後の試験される3D肺CTシーケンス画像の前記集合の前記別のn枚のスライスを、試験される3D肺CTシーケンス画像の前記集合の2D画像データとしてともに用いることと、のステップをさらに含み、nは1以上の整数である、請求項1に記載のディープラーニングに基づいたCT肺結節検出法。
- 肺領域分割アルゴリズムを適用する前記ステップは、予め設定された肺領域分割モデルに従って、誤検出肺結節を除去するために、前記予備的な肺結節検出結果を分割することをさらに含む、請求項1に記載のディープラーニングに基づいたCT肺結節検出法。
- 前記予め設定されたディープラーニングネットワークモデルは、前記予め設定された肺領域分割モデルを得るために、前記2D画像データで構築され、トレーニングされる、請求項6に記載のディープラーニングに基づいたCT肺結節検出法。
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