[发明专利]基于切片感知的三维神经网络的肺结节探测方法及系统

权利要求书

1.一种基于切片感知的三维神经网络的肺结节探测方法，其特征在于，包括：

获取三维CT图像；

根据成组切片非局部模块，三维区域候选网络和假阳减少模块构建三维神经网络，根据三维神经网络得到三维CT图像的肺结节探测结果；

采用所述成组切片非局部模块提取三维CT图像的图像特征；

采用所述三维区域候选网络根据图像特征获取肺结节候选目标；

采用所述假阳减少模块获取肺结节候选目标的多尺度特征，将多尺度特征进行融合后得到肺结节探测结果；

采用所述成组切片非局部模块提取三维CT图像的图像特征包括：通过三个1×1×1卷积层得到三个特征图，对三个特征图采用切片成组操作进行分组后，利用矩阵乘法操作得到特征图中切片组的任何位置和任何通道之间的长期依赖关系，最后将所述长期依赖关系与输入的三维CT图像进行拼接得到三维CT图像的图像特征；

假阳减少模块首先利用三维区域候选网络预测的肺结节候选目标框对来自切片感知的三维卷积网络阶段8的特征图进行裁剪，得到候选目标的特征图；其次经过上采样和一个1×1×1卷积层与来自阶段2的裁剪后的特征图进行拼接；然后经过一个1×1×1卷积层，再重复上采样和1×1×1卷积操作，之后与来自阶段1裁剪后的特征图进行拼接；最后经过一个1×1×1卷积层，输出改进后的候选目标框。

2.如权利要求1所述的基于切片感知的三维神经网络的肺结节探测方法，其特征在于，采用所述三维区域候选网络根据图像特征获取肺结节候选目标包括：通过一个1×1×1卷积层对图像特征卷积处理后，再次通过两个并联的1×1×1卷积层输出肺结节候选目标的三维位置框和类别。

3.如权利要求1所述的基于切片感知的三维神经网络的肺结节探测方法，其特征在于，所述三维神经网络采用三维ResNet50模型，将三维ResNet50模型的特征提取划分为阶段一到阶段五，并添加阶段六到阶段八的三个上采样阶段。

4.如权利要求3所述的基于切片感知的三维神经网络的肺结节探测方法，其特征在于，根据肺结节候选目标对阶段八输出的特征图进行裁剪，得到肺结节候选目标特征图，将肺结节候选目标特征图通过上采样和一个1×1×1卷积层与阶段二输出的特征图进行拼接后，再次通过一个1×1×1卷积层，重复上采样和1×1×1卷积操作，之后将操作结果与来自阶段一输出的特征图进行拼接，将拼接结果通过一个1×1×1卷积层输出改进后的肺结节候选目标。

5.如权利要求4所述的基于切片感知的三维神经网络的肺结节探测方法，其特征在于，对改进后的肺结节候选目标裁取得到多尺度特征，将多尺度特征融合后，得到改进后的肺结节候选目标的三维位置框和类别。

6.如权利要求3所述的基于切片感知的三维神经网络的肺结节探测方法，其特征在于，在阶段一到阶段五中添加成组切片非局部模块。