[发明专利]肝脏增强多期CT数据AI训练的数据对齐预处理方法

说明书

本申请提供一种肝脏增强多期CT数据AI训练的数据对齐预处理方法。所述方法包括：获取动脉期肝脏CT数据、门脉期肝脏CT数据、静脉期肝脏CT数据和延迟期肝脏CT数据；基于四期肝脏CT数据和所述四期肝脏CT数据的分组数，获取若干组动脉期CT切片数据、若干组门脉期CT切片数据、若干组静脉期CT切片数据和若干组延迟期CT切片数据；基于所述动脉期CT切片数据、所述门脉期CT切片数据、所述静脉期CT切片数据和所述延迟期CT切片数据的组合数据对人工智能医学检测模型进行训练，以获取训练好的人工智能医学检测模型。本申请所述肝脏增强多期CT数据AI训练的数据对齐预处理方法能够提升模型的训练效果，提高模型的精度。

技术领域

本申请属于医学检测领域，涉及一种数据预处理方法，特别是涉及一种肝脏增强多期CT数据AI训练的数据对齐预处理方法。

背景技术

在肝肿瘤人工智能医学检测模型的训练过程中，往往需要多期的CT（ComputedTomography，电子计算机断层扫描）数据作为输入，CT数据包括动脉期肝脏CT数据、门脉期肝脏CT数据、静脉期肝脏CT数据和延迟期肝脏CT数据，每个期数据的层厚值一般是5mm，但是当肿瘤体积比较小的时候，一般需要更薄层的数据，比如1.25mm。由于CT机器扫描薄层数据需要花费较长的时间，因此以上四期数据往往只能做一个期的薄层数据，比如门脉期，其它期数据的层厚值还是5mm。

当多期数据的层厚值不一致时，往往会导致多期数据发生数量不对称的问题，比如动脉期肝脏CT数据的层数为50层，层厚值为5mm，门脉期肝脏CT数据的层数为200层，层厚值为1.25mm，静脉期肝脏CT数据的层数为50层，层厚值为5mm，延迟期肝脏CT数据的层数为100层，层厚值为2.5mm，当使用数量不对称的多期数据作为人工智能医学检测模型训练的输入数据时，会影响训练效果，从而导致模型的精度不高。

发明内容

本申请的目的在于提供一种肝脏增强多期CT数据AI训练的数据对齐预处理方法，用于解决现有的多期数据作为人工智能医学检测模型训练的输入数据时训练效果差、模型精度不高的问题。

第一方面，本申请提供一种肝脏增强多期CT数据AI训练的数据对齐预处理方法，所述方法包括：获取动脉期肝脏CT数据、门脉期肝脏CT数据、静脉期肝脏CT数据和延迟期肝脏CT数据；基于所述动脉期肝脏CT数据的层厚值、所述门脉期肝脏CT数据的层厚值、所述静脉期肝脏CT数据的层厚值和所述延迟期肝脏CT数据的层厚值，获取所述动脉期肝脏CT数据的分组数、所述门脉期肝脏CT数据的分组数、所述静脉期肝脏CT数据的分组数和所述延迟期肝脏CT数据的分组数；基于四期肝脏CT数据和所述四期肝脏CT数据的分组数，获取若干组动脉期CT切片数据、若干组门脉期CT切片数据、若干组静脉期CT切片数据和若干组延迟期CT切片数据，所述动脉期CT切片数据的切片数、所述门脉期CT切片数据的切片数、所述静脉期CT切片数据的切片数和延迟期CT切片数据的切片数相互对齐；基于所述动脉期CT切片数据、所述门脉期CT切片数据、所述静脉期CT切片数据和所述延迟期CT切片数据的组合数据对人工智能医学检测模型进行训练，以获取训练好的人工智能医学检测模型。

所述方法通过将所述动脉期CT切片数据、所述门脉期CT切片数据、所述静脉期CT切片数据和所述延迟期CT切片数据的组合数据作为人工智能医学检测模型的输入，能够保证模型的输入为四期切片数相同的切片数据，即模型的输入为四期数量对称的切片数据，从而提升模型的训练效果，提高模型的精度。

于本申请的一实施例中，所述方法还包括：对所述动脉期肝脏CT数据、所述门脉期肝脏CT数据、所述静脉期肝脏CT数据和所述延迟期肝脏CT数据进行预处理，以获取预处理后的动脉期肝脏CT数据、预处理后的门脉期肝脏CT数据、预处理后的静脉期肝脏CT数据和预处理后的延迟期肝脏CT数据，每层所述预处理后的动脉期肝脏CT数据、每层所述预处理后的门脉期肝脏CT数据、每层所述预处理后的静脉期肝脏CT数据和每层所述预处理后的延迟期肝脏CT数据均包含肝信息。