申请/专利权人：北京信诺卫康科技有限公司

申请日：2020-10-30

公开（公告）日：2020-11-27

公开（公告）号：CN112001921A

主分类号：G06T7/00(20170101)

分类号：G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06T7/12(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.03.16#授权;2020.12.15#实质审查的生效;2020.11.27#公开

摘要：本发明公开了一种基于病灶加权损失函数的新冠肺炎CT影像病灶分割图像处理方法，包括以下步骤：S1、以ResNet50作为基础网络构建FPN模型实现病灶分割；S2、提出病灶加权损失函数对模型进行训练；S3、利用人工标注的图像对分割模型进行训练；S4、利用训练好的模型实现新冠肺炎病灶的自动分割图像处理。本发明提出基于病灶加权损失函数对分割模型进行训练。该损失函数可对病灶的中心实变区域和边缘区域分别考虑，使模型训练时重点注重对病灶边缘区域的分割，保证对病灶边缘区域的分割精度，进而提升整体的病灶分割精度。

主权项：1.一种基于病灶加权损失函数的新冠肺炎CT影像病灶分割图像处理方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、构建基于ResNet50的特征金字塔全卷积网络FPN实现病灶分割：构建基于ResNet50的特征金字塔全卷积网络FPN，从CT影像中全自动地分割出新冠肺炎病灶；S2、提出病灶加权损失函数对模型进行训练：在对分割模型进行训练时，使用基于交叉熵损失函数进一步改进得到的病灶加权损失函数，对病灶中心和病灶边缘分别考虑，通过自适应的权重计算公式，加大病灶边缘区域产生的损失，使模型重点关注病灶边缘处难以分割的区域；S3、利用人工标注的图像对分割模型进行训练：人工标注CT影像中的新冠肺炎病灶，构建训练集，使用步骤S2中的损失函数对步骤S1所构建的分割模型进行训练；S4、利用训练好的模型实现新冠肺炎病灶的自动分割图像处理：在训练好分割模型后，利用训练好的模型实现全自动的新冠肺炎病灶分割图像处理，测试时，将连续的3张CT切片组合成3通道图像，送入训练好的分割模型，即可快速的得到新冠肺炎病灶的分割图像处理结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京信诺卫康科技有限公司 一种基于病灶加权损失函数的新冠肺炎CT影像病灶分割图像处理方法

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