[发明专利]基于空间邻域分析的肺部CT图像分割装置

权利要求书

1.基于空间邻域分析的肺部CT图像分割装置，其特征在于，所述装置包括：

图像预处理模块，用于对输入的原始CT影像文件进行图像格式标准化得到图像像素值，计算肺部CT影像原始文件中各图层对应的肺实质前景区域掩码，将单一前景区域图层及其前后邻域图层合并为一组邻域图层切片序列；

空间邻域特征识别模块，用于利用预设的编码卷积块并行提取每个邻域图层切片序列中的二维病灶图像特征，提取邻域图层切片序列间的局部三维空间语义特征，通过三维卷积运算对提取到的局部三维空间语义特征进行融合，获取不同尺度的病灶区域编码特征图；

自注意力特征解码模块，用于结合通道相关性分析的自注意力机制，将融合后的特征重映射为与单一CT图层对应的二维图像特征，基于得到的二维图像特征进行多尺度特征解码，得到与各病灶区域对应的归一化权重矩阵；

多视图区域校准模块，用于对归一化权重矩阵中对应横断面、矢状面、冠状面三个正交方向的病灶区域权重数值进行归一化处理，基于影像学先验知识对病灶区域进行校准与查验，输出三维病灶区域掩码作为分割结果。

2.根据权利要求1所述的基于空间邻域分析的肺部CT图像分割装置，其特征在于，所述图像预处理模块包括：

图像标准化单元，用于在特定CT窗口下对将原始影像序列中的CT值转换为图像灰度值，得到肺窗标准化矩阵用于肺实质感兴趣区域分割；

感兴趣区域提取单元，用于识别标准化后的CT影像图层中的肺实质区域作为有效前景感兴趣区域；

邻域图层切片序列生成单元，用于将肺实质前景像素矩阵分别沿横断面、矢状面、冠状面三个正交视图的方向处理为多组邻域图层切片序列。

3.根据权利要求1所述的基于空间邻域分析的肺部CT图像分割装置，其特征在于，所述空间邻域特征识别模块包括：

多尺度特征编码单元，用于以邻域图层切片序列为输入，并行地提取序列中各图层的二维图像特征；

上下文特征融合单元，将邻域图层切片序列的编码特征图在不同层级实现多尺度融合，对三维邻域内的空间特征信息进行识别。

4.根据权利要求3所述的基于空间邻域分析的肺部CT图像分割装置，其特征在于，所述上下文特征融合单元，具体用于：

对于来自上下邻域的编码特征图，采用三维卷积核对局部邻域进行特征提取，得到邻域上下文融合特征子图，接批量归一化操作并采用线性整流激活函数激活；

对每一个通道重复上述操作，并将所有通道的计算结果按通道顺序叠加，得到最终的上下文融合特征图。

5.根据权利要求1所述的基于空间邻域分析的肺部CT图像分割装置，其特征在于，所述自注意力特征解码模块包括：

自注意力控制单元，用于以邻域图层切片序列的横断面解码特征图及上下文融合特征图为输入，基于通道域特征相关性对原始图层序列对应的病灶特征进行重映射；

多尺度特征解码单元，用于以不同尺度的横断面编码特征图为输入，利用反卷积操作将经自注意力调控后的编码特征图上采样至原始输入尺寸，并将图像特征映射为病灶类别标签。

6.根据权利要求5所述的基于空间邻域分析的肺部CT图像分割装置，其特征在于，所述自注意力特征解码模块，具体用于：

调整融合特征图各通道的权重，识别特征通道间的相关性：

将重映射矩阵利用卷积还原通道数与输入特征图一致，利用reshape操作还原矩阵大小与输入特征图保持一致；

输出与横断面编码特征图大小一致的上下文自注意力加权特征图。

7.根据权利要求5所述的基于空间邻域分析的肺部CT图像分割装置，其特征在于，所述多尺度特征解码单元，具体用于：

以不同尺度的横断面编码特征图为输入，利用反卷积操作将经自注意力调控后的编码特征图上采样至原始输入尺寸，并将图像特征映射为病灶类别标签；

输出与单层CT影像尺寸一致的归一化类别权重矩阵Y作为分割结果。