申请/专利权人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所;苏州大学附属儿童医院

申请日：2020-11-26

公开（公告）日：2024-02-27

公开（公告）号：CN112465779B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/11

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.27#授权;2021.03.26#实质审查的生效;2021.03.09#公开

摘要：本发明公开了一种腹部CT中胆总管囊肿病灶全自动检测分割方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤1，CT图像预处理；步骤2，感兴趣区域提取；步骤3，网络模型训练；步骤4，对待分割CT源图像进行测试分割；步骤5，结果后处；步骤6，病灶边缘分割。本发明可实现胆总管囊肿病灶的全自动分割，有助于辅助临床医生观察胆总管囊肿病灶，辅助医生制定治疗策略，大大减少医生的工作量和操作时间，并为后续的工作提供帮助。

主权项：1.一种腹部CT中胆总管囊肿病灶全自动检测分割方法，其特征在于，包括以下步骤：1对训练集CT源图像标注胆总管囊肿病灶边缘，形成闭合曲线；2对由步骤1得到的图像中的标注区域处理形成两个标注图像：2-1对步骤1得到的图像中的标注区域采用球型算子进行膨胀，膨胀部分统一赋值A1，并对未标注部分统一赋值A2，建立标注图谱，形成标注图像P1；2-2对步骤1得到的图像中的标注区域采用球型算子进行膨胀，对膨胀区域中原标注及闭合曲线内的部分，统一赋值B1，对闭合曲线外的部分，统一赋值B2，建立标注图谱，形成标注图像P2；3输入训练集CT源图像与标注图像P1，对训练集CT源图像进行灰度映射，实现灰度归一化；4对训练集CT源图像采用基于图像纹理特征与轮廓特征的方法自动提取感兴趣区域R1，并对感兴趣区域R1进行尺寸的归一化，采用相同方法提取标注图像P1中与R1相同部位的区域R1'，与R1组成训练集X1；5对训练集CT源图像提取其与标注图像P2中的标注区域相同的部分，与标注图像P2组成训练集X2；6将训练集X1、X2分别输入初始网络进行训练并得到对应的网络模型M1、M2；7对待分割CT源图像进行灰度映射与感兴趣区域提取，并记录感兴趣区域相对于待分割CT源图像的位置；8使用网络模型M1对待分割CT源图像的感兴趣区域进行测试，得到逐像素的分类结果，使用连通域标记方法将分类结果中的连通域进行标记，以区域面积最大的连通域作为最终分割结果，即胆总管囊肿炎症的区域；9对步骤8得到的胆总管囊肿炎症的区域，使用网络模型M2进行测试，得到胆总管囊肿边界内外部分的分割结果，从而得到胆总管囊肿边界。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所;苏州大学附属儿童医院 腹部CT中胆总管囊肿病灶全自动检测分割方法及系统

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