[发明专利]一种基于深度残差网络的甲状腺癌CT影像分类系统

权利要求书

1.一种基于深度残差网络的甲状腺癌CT影像分类系统，其特征在于，所述系统包括：

甲状腺癌CT影像获取模块，用于获取带标签的多位甲状腺癌症患者的CT影像；

多尺度分割模块，与所述甲状腺癌CT影像获取模块连接，用于分别对每位甲状腺癌症患者的CT影像按不同尺度进行分割，依次截取肿瘤、肿瘤外扩5mm、肿瘤外扩10mm的立方体区域，得到肿瘤图像、肿瘤外扩5mm图像和肿瘤外扩10mm图像；

预处理模块，与所述多尺度分割模块连接，用于分别对所述肿瘤图像、所述肿瘤外扩5mm图像和所述肿瘤外扩10mm图像进行预处理，得到训练数据集；

深度残差网络训练模块，与所述预处理模块连接，用于利用所述训练数据集对深度残差网络进行训练和优化，得到优化后的深度残差网络；

甲状腺癌CT影像分类模块，与所述深度残差网络训练模块连接，用于将待分类甲状腺癌CT影像输入所述优化后的深度残差网络进行分类，获得分类结果；所述分类结果包括甲状腺癌CT影像中淋巴结转移和淋巴结未转移。

2.根据权利要求1所述的甲状腺癌淋巴结CT影像分类系统，其特征在于，所述每位甲状腺癌症患者的CT影像均是由不同期相对应的多个连续图像切片组成；所述不同期相包括平扫期、动脉期和静脉期。

3.根据权利要求2所述的甲状腺癌淋巴结CT影像分类系统，其特征在于，所述每位甲状腺癌症患者的CT影像均包括有感兴趣区域；所述感兴趣区域是沿平扫期、动脉期和静脉期三期中甲状腺原发病灶的边缘逐层勾画出的；每期的感兴趣区域逐层叠加组成了一个三维的感兴趣容积。

4.根据权利要求3所述的甲状腺癌淋巴结CT影像分类系统，其特征在于，所述多尺度分割模块具体包括：

体素间距转换单元，与所述甲状腺癌CT影像获取模块连接，用于对所述每位甲状腺癌症患者的CT影像的体素间距进行转换，得到转换后的CT影像；

感兴趣容积确定单元，与所述体素间距转换单元连接，用于根据感兴趣容积在转换后的CT影像中的位置确定感兴趣容积的长、宽、高以及中心点坐标；

截取单元，与所述感兴趣容积确定单元连接，用于根据所述感兴趣容积的长、宽、高以及中心点坐标，从所述转换后的CT影像上将肿瘤区域截取出来，并截取肿瘤外扩5mm和10mm的立方体区域，得到肿瘤图像、肿瘤外扩5mm图像和肿瘤外扩10mm图像。

5.根据权利要求1所述的基于深度残差网络的甲状腺癌CT影像分类系统，其特征在于，所述预处理模块具体包括：

归一化单元，与所述多尺度分割模块连接，用于分别对所述肿瘤图像、所述肿瘤外扩5mm图像和所述肿瘤外扩10mm图像中每个体素进行归一化处理，得到归一化后的肿瘤图像、肿瘤外扩5mm图像和肿瘤外扩10mm图像；

数据缩放单元，与所述归一化单元连接，用于分别将所述归一化后的肿瘤图像、肿瘤外扩5mm图像和肿瘤外扩10mm图像统一到设定图像尺寸，得到设定图像尺寸的肿瘤图像、肿瘤外扩5mm图像和肿瘤外扩10mm图像；

数据增强单元，与所述数据缩放单元连接，用于分别对所述设定图像尺寸的肿瘤图像、肿瘤外扩5mm图像和肿瘤外扩10mm图像按翻转、旋转、平移和缩放进行数据增强，得到训练数据集；所述训练数据集包括数据增强后的肿瘤图像、肿瘤外扩5mm图像和肿瘤外扩10mm图像。

6.根据权利要求1所述的甲状腺癌淋巴结CT影像分类系统，其特征在于，所述深度残差网络训练模块具体包括：

深度残差网络构建单元，与所述预处理模块连接，用于构建深度残差网络；

深度残差网络训练单元，与所述深度残差网络构建单元连接，用于接收所述预处理模块发送的训练数据集，并利用所述训练数据集对所述深度残差网络进行训练和优化，得到优化后的深度残差网络。