[发明专利]一种CT图像处理方法和装置

权利要求书

1.一种CT图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理CT图像，其中，所述待处理CT图像包括多层二维图像；

将所述多层二维图像中的第N部分二维图像输入第一神经网络模型，得到该第N部分二维图像的感兴趣区域特征图，其中，N为大于1的整数；以及

将所述感兴趣区域特征图输入第二神经网络模型，得到该第N部分二维图像的检测结果。

2.根据权利要求1所述的CT图像处理方法，其特征在于，在所述将所述多层二维图像中的第N部分二维图像输入第一神经网络模型之前，还包括：

将所述多层二维图像中的第一部分二维图像以及对应的感兴趣区域特征图作为训练样本输入所述第一神经网络模型进行训练；以及

将所述第一部分二维图像的感兴趣区域特征图以及对应的检测结果作为训练样本输入所述第二神经网络模型进行训练；

其中，所述第一部分二维图像不连续。

3.根据权利要求1所述的CT图像处理方法，其特征在于，所述将所述多层二维图像中的第N部分二维图像输入第一神经网络模型，得到该第N部分二维图像的感兴趣区域特征图包括：

对所述第N部分二维图像进行显著性区域提取，得到所述第N部分二维图像的感兴趣区域特征图。

4.根据权利要求3所述的CT图像处理方法，其特征在于，所述对所述第N部分二维图像进行显著性区域提取，得到所述第N部分二维图像的感兴趣区域特征图包括：

对所述第N部分二维图像进行显著性区域提取，得到多个显著性特征图；以及

将所述多个显著性特征图叠加，得到所述第N部分二维图像的感兴趣区域特征图。

5.根据权利要求4所述的CT图像处理方法，其特征在于，所述将所述多个显著性特征图叠加包括：

将所述多个显著性特征图加权叠加。

6.根据权利要求5所述的CT图像处理方法，其特征在于，所述多个显著性特征图的权重为所述多个显著性特征图各自的病变概率。

7.根据权利要求6所述的CT图像处理方法，其特征在于，所述显著性特征图的病变概率的计算方式包括：

比对所述显著性特征图与对应的标准特征图像的相似度；以及

根据所述相似度，确定所述显著性特征图的病变概率。

8.一种CT图像处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待处理CT图像，其中，所述待处理CT图像包括多层二维图像；

特征提取模块，用于将所述多层二维图像中的第N部分二维图像输入第一神经网络模型，得到该第N部分二维图像的感兴趣区域特征图，其中，N为大于1的整数；以及

检测模块，用于将所述感兴趣区域特征图输入第二神经网络模型，得到该第N部分二维图像的检测结果。

9.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1-7任一所述的CT图像处理方法。

10.一种电子设备，所述电子设备包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

所述处理器，用于执行上述权利要求1-7任一所述的CT图像处理方法。