[发明专利]淋巴结分区方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请提供了一种淋巴结分区方法，包括：确定各个样本器官的轮廓信息以及各个目标器官的轮廓信息，其中，各个样本器官为样本纵膈的两侧胸腔内的各个器官，各个目标器官为目标纵膈的两侧胸腔内的各个器官；生成各个样本器官的轮廓信息到各个目标器官的轮廓信息的变换矩阵；根据变换矩阵，对目标纵膈进行分区，得到目标纵膈分区结果；基于目标纵膈分区结果，对各个目标淋巴结进行分区。可见，本申请可以自动对各个目标淋巴结进行分区，避免了人工分区的弊端，提高了淋巴结分区结果的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种淋巴结分区方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

癌症，又称恶性肿瘤，严重威胁着人类健康，其中，肺癌是对人群健康和生命威胁最大的恶性肿瘤之一。根据2018年癌症发病及死亡数据统计表明，中国男性肺癌发病率及死亡率均居榜首，女性发病率占第二位，死亡率占第一位。同时，在世界范围内，肺癌的发病率与死亡率也居于榜首。据统计，90％与癌症相关的死亡病历与恶性肿瘤转移相关，是目前肿瘤研究工作的困境之一。

淋巴结是人体重要的免疫器官，研究肺部淋巴结对于肺部癌症转移研究具有重要意义，淋巴结状况对于肺癌的临床病理分期、治疗方案的选择与评估、患者的预后及治疗，均具有决定性作用。为此，国际肺癌研究协会2009年制定了第七版标准，将胸部淋巴结划分为14个区，以起到指导淋巴结分区、规范检查、便于分析其转移路径等目的，但是该标准并未提出任何自动分区算法，只是从医学的角度对淋巴结进行了分区。

现有的淋巴结分区主要依靠医生手动标注，不仅花费时间较长，还耗费了过多精力；此外，从图像标注的角度来讲，由于淋巴结数目较多、个体间差异较大，并且，存在不同医生对分区理解差异大、不同分区之间具有模糊地带等问题，导致不同医生的标注结果可能千差万别，很难保证标注质量，从而无法保证淋巴结分区结果的准确性。

发明内容

本申请提供了一种淋巴结分区方法、装置、设备及计算机可读存储介质，能够提高淋巴结分区结果的准确性。

第一方面，本申请提供了一种淋巴结分区方法，包括：

确定各个样本器官的轮廓信息以及各个目标器官的轮廓信息，所述各个样本器官为样本纵膈的两侧胸腔内的各个器官，所述各个目标器官为目标纵膈的两侧胸腔内的各个器官；

生成所述各个样本器官的轮廓信息到所述各个目标器官的轮廓信息的变换矩阵；

根据所述变换矩阵，对所述目标纵膈进行分区，得到目标纵膈分区结果；

基于所述目标纵膈分区结果，对各个目标淋巴结进行分区，所述目标纵膈与各个目标淋巴结属于同一个体。

可选的，所述生成各个样本器官的轮廓信息到各个目标器官的轮廓信息的变换矩阵，包括：

采用迭代最近邻算法，生成各个样本器官的轮廓信息到各个目标器官的轮廓信息的变换矩阵。

可选的，所述生成各个样本器官的轮廓信息到各个目标器官的轮廓信息的变换矩阵，包括：

生成样本器官点云空间与目标器官点云空间之间的变换矩阵，所述样本器官点云空间为各个样本器官的轮廓信息对应的点云空间，所述目标器官点云空间是各个目标器官的轮廓信息对应的点云空间。

可选的，所述根据所述变换矩阵，对所述目标纵膈进行分区，包括：

根据所述变换矩阵与样本纵膈点云空间，对所述目标纵膈进行分区；

其中，所述样本纵膈点云空间是预先生成的样本纵膈分区结果对应的点云空间，所述样本纵膈分区结果是由至少一位医生对样本纵膈进行标注而成的。

可选的，所述生成各个样本器官的轮廓信息到各个目标器官的轮廓信息的变换矩阵，包括：