[发明专利]胸部CT影像的肺结节自检测方法

权利要求书

1.一种胸部CT影像的肺结节自检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、样本数据库的构建：

a、从LIDC数据库中的原始数据集随机选取若干个肺部病例的图像，并通过读取原始数据集的XML格式注释文件，提取出肺结节坐标信息，并用病例图像和肺结节坐标信息组成样本数据库；

b、对样本数据集进行预处理后进行截取，并对预处理后的所有样本进行复制，在复制后的样本中加入高斯噪声，组成扩充后的样本数据集；

S2、数据标准化：根据样本数据库的HU值统计分布，选取合适的HU值作为标准化范围，并将数据标准化为[0，1]；

S3、构建模型：构建三维卷积神经网络模型，并设定模型超参数；

S4、检测模型一的构建：结合对比模型现有的区域建议网络和分类网络，获得检测模型一；

S5、检测模型二的构建：将新的特征提取网络的第二部分网络的第七层新拼接层的输出分别与区域建议网络中的第一层卷积层的输入和分类网络中第一层感兴趣区域池化层的输入相连接；将区域建议网络中的第一层卷积层的输出与分类网络中第一层感兴趣区域池化层的输入连接，组成检测模型二；

S6、训练检测模型的构建：检测模型中的区域建议网络和分类网络使用特征提取网络中每层相同的特征参数，并调整区域建议网络和分类网络中每一层的权重参数，得到训练检测模型；

S7、肺结节检测：用步骤S6中所得的训练检测模型对S1中所的的样本数据库中每张医学图像进行测试，得到每张医学图像中的肺结节检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种胸部CT影像的肺结节自检测方法，其特征在于：所述步骤a中选取的肺部病例图像的个数大于150。

3.根据权利要求1所述的一种胸部CT影像的肺结节自检测方法，其特征在于：所述步骤b中的预处理包括将体素间距转换为(1，1，1)和转换世界坐标为体素坐标。

4.根据权利要求1所述的一种胸部CT影像的肺结节自检测方法，其特征在于：所述步骤b中截取CT影像中完全包含肺结节的立方体样本，尺寸为32*32*32，作为正样本；再截取完全不包含结节的同样尺寸样本，作为负样本。

5.根据权利要求1所述的一种胸部CT影像的肺结节自检测方法，其特征在于：所述S2中空气HU值为-1000。

6.根据权利要求1所述的一种胸部CT影像的肺结节自检测方法，其特征在于：所述S3中模型超参数包括优化器、batch_size、epoch数量、每个epoch中batch的数量。

7.根据权利要求1所述的一种胸部CT影像的肺结节自检测方法，其特征在于：所述S4中的对比模型选用Faster-RCNN模型。

8.根据权利要求1所述的一种胸部CT影像的肺结节自检测方法，其特征在于：所述S6中采用交替优化的方法调整区域建议网络和分类网络中每一层的权重参数。