[发明专利]一种肺部影像检索方法及装置

摘要

本发明提供一种肺部影像检索方法及装置，所述方法包括：获取待检索肺部影像中包含病灶的类型，根据病灶的类型从待检索肺部影像中获取对应的检索特征向量；在与病灶的类型对应的样本图像库中，根据检索特征向量获取与待检索肺部影像相似度最高的至少一个样本肺部影像；其中，所述样本图像库包括属于同一病灶类型的各样本肺部影像和根据所述同一病灶类型从各样本肺部影像获取的对应样本特征向量。所述方法根据待检索影像中包含病灶类型的不同，获取相应的检索特征向量，基于检索特征向量进行相似样本肺部影像的检索，从而进一步提高了肺部影像检索的准确度。

主权项

1.一种肺部影像检索方法，其特征在于，包括：

获取待检索肺部影像中包含病灶的类型，根据病灶的类型从待检索肺部影像中获取对应的检索特征向量；

在与病灶的类型对应的样本图像库中，根据检索特征向量获取与待检索肺部影像相似度最高的至少一个样本肺部影像；其中，所述样本图像库包括属于同一病灶类型的各样本肺部影像和根据所述同一病灶类型从各样本肺部影像获取的对应样本特征向量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检索肺部影像中包含病灶的类型，包括：

将待检索肺部影像输入预先构建的病灶类型识别模型，获取待检索肺部影像中包含病灶属于对应病灶的类型的识别结果；

具体地，所述预先构建的病灶类型识别模型包括输入层、卷积层、降采样层、全连接层和输出层；病灶类型识别模型的输入为待检索肺部影像，输出为待检索肺部影像中包含病灶属于对应病灶的类型的识别结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本图像库中的每种样本特征向量各对应一个维度，所述各维度有相应的权重值；

相应的，在与病灶的类型对应的样本图像库中，根据检索特征向量获取与待检索肺部影像相似度最高的至少一个样本肺部影像包括：

根据病灶的类型，获取与病灶的类型对应的样本图像库；

计算所述检索特征向量分别与所述样本图像库中各样本肺部影像相应各维度的样本特征向量的相似度，相似度对应乘以各维度的权重值并求和，获得求和值最高的至少一个样本肺部影像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述病灶的类型包括以下至少一种：肺结节、肺炎、支气管扩展、肺气肿和肺结核；

相应的，所述肺结节对应的检索特征向量和样本特征向量包括以下至少一种：良恶性特征向量、毛刺征特征向量、钙化特征向量、空泡征特征向量和边缘清晰程度特征向量；

所述肺炎对应的检索特征向量和样本特征向量包括以下至少一种：肺部纹理特征向量、肺血管增厚程度特征向量和支气管增厚程度特征向量；

所述支气管扩展对应的检索特征向量和样本特征向量包括以下至少一种：支气管形状变化特征向量和是否有葡萄状特征向量；

所述肺气肿对应的检索特征向量和样本特征向量包括以下至少一种：肺区中低密度的阴影特征特征向量和肺结构破坏程度特征向量；

所述肺结核对应的检索特征向量和样本特征向量包括以下至少一种：斑状阴影特征向量、结核球特征向量、胸膜炎特征向量和胸内淋巴结结核特征向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述肺结节对应的检索特征向量和样本特征向量通过以下步骤获取：

根据所述待检索肺部影像或样本肺部影像，基于预先构建的特征向量提取多任务模型，获得肺结节对应的各检索特征向量或样本特征向量；

其中，所述预先构建的特征向量提取多任务模型为卷积神经网络CNN；所述预先构建的特征向量提取多任务模型采用多任务学习方式Multi‑task learning训练获得。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据病灶的类型从待检索肺部影像中获取对应的检索特征向量前还包括：

对待检索肺部影像进行分析，分割出待检索肺部影像中的气管、支气管、肺部和血管。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对待检索肺部影像进行分析，分割出待检索肺部影像中的气管包括：

选取待检索肺部影像中最靠近喉咙的m层影像切片中的任意一层作为第一肺部影像切片，利用区域生长法去除第一肺部影像切片中的黑色背景区域，获得模板影像；根据气管上下层连通性及气管位于人体中心的特点，在所述模板影像中找到最佳气管分割种子点，迭代循环分割寻找最佳气管分割阈值，最后分割出待检索肺部影像中各层影像切片中的气管区域；其中m≥1，m为整数。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对待检索肺部影像进行分析，分割出待检索肺部影像中的肺部包括：

选取待检索肺部影像中最远离喉咙的n层影像切片，从n层影像切片的气管区域中找到HU值最小的点对应的影像切片，将所述HU值最小的点作为肺部种子点，利用OTSU算法得到肺分割的最佳阈值，基于肺部种子点和肺分割的最佳阈值利用区域生长法分割出肺部区域；其中n≥1，n为整数。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，对待检索肺部影像进行分析，分割出待检索肺部影像中的血管和支气管包括：

以HU值最小的点对应的影像切片为基准，根据血管和支气管具有上下层连续的特性，获取待检索肺部影像中各层影像切片中的血管和支气管区域。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本图像库中还包括与各样本肺部影像关联存储的历史诊断报告；

相应的，所述方法还包括：获取与待检索肺部影像相似度最高的至少一个样本肺部影像关联存储的历史诊断报告。

11.一种肺部影像检索装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待检索肺部影像中包含病灶的类型，根据病灶的类型从待检索肺部影像中获取对应的检索特征向量；

检索模块，用于在与病灶的类型对应的样本图像库中，根据检索特征向量获取与待检索肺部影像相似度最高的至少一个样本肺部影像；其中，所述样本图像库包括属于同一病灶类型的各样本肺部影像和根据所述同一病灶类型从各样本肺部影像获取的对应样本特征向量。

12.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：

所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行根据权利要求1至11任一所述的方法。

13.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行根据权利要求1至11任一所述的方法。