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CN109003260A - Ct图像肺结节检测方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents

Ct图像肺结节检测方法、装置、设备及可读存储介质 Download PDF

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CN109003260A
CN109003260A CN201810695624.8A CN201810695624A CN109003260A CN 109003260 A CN109003260 A CN 109003260A CN 201810695624 A CN201810695624 A CN 201810695624A CN 109003260 A CN109003260 A CN 109003260A
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Abstract

本发明公开了一种CT图像肺结节检测方法、装置、设备及可读存储介质，所述CT图像肺结节检测方法包括：获取待检测的电子计算机断层扫描CT图像，通过预存的三维卷积神经像素分割网络对所述CT图像进行像素分割处理，得到所述CT图像对应的概率图，对所述概率图进行连通域标记得到候选结节区域；通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的多个模型对所述候选结节区域进行预测，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值，融合处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的分类结果。本发明解决现有基于CT图像自动化检测肺结节精确度欠佳的技术问题。

Description

CT图像肺结节检测方法、装置、设备及可读存储介质
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种CT图像肺结节检测方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
肺结节是肺癌最重要的早期征象之一，根据肺结节的病变特征能够推断出肺病灶的病变特性，由于结节的大小、形状以及密度等特征的不确定性,现有检测方法难以满足市场对肺结节检测精确度的需求。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种CT图像肺结节检测方法、装置、设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中基于CT图像自动化检测肺结节精确度欠佳的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种CT图像肺结节检测方法，所述CT图像肺结节检测方法包括：
获取待检测的电子计算机断层扫描CT图像，通过预存的三维卷积神经像素分割网络对所述CT图像进行像素分割处理，得到所述CT图像对应的概率图，对所述概率图进行连通域标记得到候选结节区域；
通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型对所述候选结节区域进行预测，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值，融合处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的分类结果。
可选地，所述通过预存的三维卷积神经像素分割网络对所述CT图像进行像素分割处理，得到所述CT图像对应的概率图，对所述概率图进行连通域分析得到候选结节区域步骤包括：
对所述CT图像进行预设尺寸的区域分割处理，得到CT图像的子区域，通过预存的三维像素分割网络对所述子区域分别进行预设次数的下采样处理，对下采样处理后的所述子区域进行同样预设次数的上采样处理；
对所述下采样处理后以及上采样处理后分别得到的所述子区域进行桥接特征融合处理，得到与所述子区域尺寸相等的子概率图；
对所述各个子概率图进行拼接还原得到所述CT图像对应的概率图；
对所述CT图像对应的概率图进行连通域标记，得到候选结节区域。
可选地，所述下采样处理包括对所述子区域的卷积、激活、批标准化以及池化处理，上采样处理包括对所述下采样处理后子区域的反卷积、激活、批标准化以及池化处理。
可选地，所述融合处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的分类结果步骤包括：
平均处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的目标概率预测值；
将所述目标概率预测值与预存阀值进行比较，并得到比较结果，基于该比较结果，得到所述候选结节区域的分类结果，其中，所述预存阀值根据对应三维卷积神经网络分类器中对应的ROC曲线确定。
可选地，所述通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型对所述候选结节区域进行预测，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值步骤包括：
通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型分别对所述候选结节区域进行下采样处理以及全连接处理，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值；
其中，所述对所述候选结节区域进下采样处理步骤包括对所述候选结节区域的卷积、激活、批标准化以及池化处理。
可选地，所述得到所述候选结节区域的目标概率预测值步骤之后包括：
输出所述目标概率预测值，并生成目标提示信息。
可选地，所述获取待检测电子计算机断层扫描CT图像，通过三维卷积神经像素分割网络对所述CT图像进行预测步骤之前包括：
线上多进程采集CT图像样本数据，将所述采集的CT图像样本数据作为第一样本数据，将所述第一样本数据作为输入数据以进行对应三维卷积神经像素分割网络以及三维卷积神经网络分类器的训练，并得到难分样本数据，其中，所述难分样本数据是第一样本数据中预测失败的数据；
对所述难分样本数据进行多次平移和水平翻转操作，以增大难分样本数据在所述第一样本数据中的比例，并将增大难分样本数据比例后的数据作为第二样本数据；
将所述第二样本数据作为输入数据以多次进行对应三维卷积神经像素分割网络以及三维卷积神经网络分类器的训练；
当训练后的所述三维卷积神经像素分割网络以及三维卷积神经网络分类器的预测准确率分别达到第一目标准确率、第二目标准确率时，执行获取待检测电子计算机断层扫描CT图像的步骤。
本发明还提供一种CT图像肺结节检测装置，所述CT图像肺检测装置包括：
获取模块，用于获取待检测的电子计算机断层扫描CT图像，通过预存的三维卷积神经像素分割网络对所述CT图像进行像素分割处理，得到所述CT图像对应的概率图，对所述概率图进行连通域标记得到候选结节区域；
模型融合模块，用于通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型对所述候选结节区域进行预测，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值，融合处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的分类结果。
可选地，所述获取模块包括：
子概率图获取单元，用于对所述CT图像进行预设尺寸的区域分割处理，得到CT图像的子区域，通过预存的三维像素分割网络对所述子区域分别进行预设次数的下采样处理，对下采样处理后的所述子区域进行同样预设次数的上采样处理；
特征融合单元，用于对所述下采样处理后以及上采样处理后分别得到的所述子区域进行桥接特征融合处理，得到与所述子区域尺寸相等的子概率图；
拼接还原单元，用于对所述各个子概率图进行拼接还原得到所述CT图像对应的概率图；
连通域处理模块，用于对所述CT图像对应的概率图进行连通域标记，得到候选结节区域。
可选地，所述子概率图获取单元用于对所述子区域的卷积、激活、批标准化以及池化处理，还用于对所述下采样处理后子区域的反卷积、激活、批标准化以及池化处理。
可选地，所述模型融合模块包括：
平均单元，用于平均处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的目标概率预测值；
比较单元，用于将所述目标概率预测值与预存阀值进行比较，并得到比较结果，基于该比较结果，得到所述候选结节区域的分类结果，其中，所述预存阀值根据对应三维卷积神经网络分类器中对应的ROC曲线确定。
可选地，所述模型融合模块还包括：
模型融合单元，用于通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型分别对所述候选结节区域进行下采样处理以及全连接处理，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值；
其中，所述模型融合单元还用于对所述候选结节区域的卷积、激活、批标准化以及池化处理。
可选地，所述CT图像肺结节检测装置还包括：
输出模块，用于输出所述目标概率预测值，并生成目标提示信息。
可选地，所述CT图像肺结节检测装置还包括：
采集模块，用于线上多进程采集CT图像样本数据，将所述采集的CT图像样本数据作为第一样本数据，将所述第一样本数据作为输入数据以进行对应三维卷积神经像素分割网络以及三维卷积神经网络分类器的训练，并得到难分样本数据，其中，所述难分样本数据是第一样本数据中预测失败的数据；
难分样本数据加强模块，用于对所述难分样本数据进行多次平移和水平翻转操作，以增大难分样本数据在所述第一样本数据中的比例，并将增大难分样本数据比例后的数据作为第二样本数据；
训练模块，用于将所述第二样本数据作为输入数据以多次进行对应三维卷积神经像素分割网络以及三维卷积神经网络分类器的训练；
执行模块，用于当训练后的所述三维卷积神经像素分割网络以及三维卷积神经网络分类器的预测准确率分别达到第一目标准确率、第二目标准确率时，执行获取待检测电子计算机断层扫描CT图像的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种CT图像肺结节检测设备，所述CT图像肺结节检测设备包括：存储器、处理器，通信总线以及存储在所述存储器上的CT图像肺结节检测程序，
所述通信总线用于实现处理器与存储器间的通信连接；
所述处理器用于执行所述CT图像肺结节检测程序，以实现以下步骤：
获取待检测的电子计算机断层扫描CT图像，通过预存的三维卷积神经像素分割网络对所述CT图像进行像素分割处理，得到所述CT图像对应的概率图，对所述概率图进行连通域标记得到候选结节区域；
通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型对所述候选结节区域进行预测，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值，融合处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的分类结果。
可选地，所述通过预存的三维卷积神经像素分割网络对所述CT图像进行像素分割处理，得到所述CT图像对应的概率图，对所述概率图进行连通域分析得到候选结节区域步骤包括：
对所述CT图像进行预设尺寸的区域分割处理，得到CT图像的子区域，通过预存的三维像素分割网络对所述子区域分别进行预设次数的下采样处理，对下采样处理后的所述子区域进行同样预设次数的上采样处理；
对所述下采样处理后以及上采样处理后分别得到的所述子区域进行桥接特征融合处理，得到与所述子区域尺寸相等的子概率图；
对所述各个子概率图进行拼接还原得到所述CT图像对应的概率图；
对所述CT图像对应的概率图进行连通域标记，得到候选结节区域。
可选地，所述下采样处理包括对所述子区域的卷积、激活、批标准化以及池化处理，上采样处理包括对所述下采样处理后子区域的反卷积、激活、批标准化以及池化处理。
可选地，所述融合处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的分类结果步骤包括：
平均处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的目标概率预测值；
将所述目标概率预测值与预存阀值进行比较，并得到比较结果，基于该比较结果，得到所述候选结节区域的分类结果，其中，所述预存阀值根据对应三维卷积神经网络分类器中对应的ROC曲线确定。
可选地，所述通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型对所述候选结节区域进行预测，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值步骤包括：
通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型分别对所述候选结节区域进行下采样处理以及全连接处理，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值；
其中，所述对所述候选结节区域进下采样处理步骤包括对所述候选结节区域的卷积、激活、批标准化以及池化处理。
可选地，所述得到所述候选结节区域的目标概率预测值步骤之后包括：
输出所述目标概率预测值，并生成目标提示信息。
可选地，所述获取待检测电子计算机断层扫描CT图像，通过三维卷积神经像素分割网络对所述CT图像进行预测步骤之前包括：
线上多进程采集CT图像样本数据，将所述采集的CT图像样本数据作为第一样本数据，将所述第一样本数据作为输入数据以进行对应三维卷积神经像素分割网络以及三维卷积神经网络分类器的训练，并得到难分样本数据，其中，所述难分样本数据是第一样本数据中预测失败的数据；
对所述难分样本数据进行多次平移和水平翻转操作，以增大难分样本数据在所述第一样本数据中的比例，并将增大难分样本数据比例后的数据作为第二样本数据；
将所述第二样本数据作为输入数据以多次进行对应三维卷积神经像素分割网络以及三维卷积神经网络分类器的训练；
当训练后的所述三维卷积神经像素分割网络以及三维卷积神经网络分类器的预测准确率分别达到第一目标准确率、第二目标准确率时，执行获取待检测电子计算机断层扫描CT图像的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序可被一个或者一个以上的处理器执行以用于：
获取待检测的电子计算机断层扫描CT图像，通过预存的三维卷积神经像素分割网络对所述CT图像进行像素分割处理，得到所述CT图像对应的概率图，对所述概率图进行连通域标记得到候选结节区域；
通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型对所述候选结节区域进行预测，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值，融合处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的分类结果。
本发明通过获取待检测的电子计算机断层扫描CT图像，通过预存的三维卷积神经像素分割网络对所述CT图像进行像素分割处理，得到所述CT图像对应的概率图，对所述概率图进行连通域标记得到候选结节区域；通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型对所述候选结节区域进行预测处理，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值，融合处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的分类结果。在本发明中，预存的三维卷积神经像素分割网络以及三维卷积神经网络分类器是已经训练完成的，具有一定准确度的处理网络，在第一阶段通过预存的三维卷积神经网络得到候选结节区域，在第二阶段，通过多模型融合，补偿不同模型的偶然性，得到候选结节区域的目标概率预测值，因而避免了由于肺结节的大小、形状以及密度等特征的不确定性造成肺结节检测精确度低的现象，解决了现有技术中基于CT图像自动化检测肺结节精确度欠佳的技术问题。
附图说明
图1为本发明CT图像肺结节检测方法第一实施例的流程示意图；
图2为本发明CT图像肺结节检测方法第二实施例的流程示意图；
图3是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图；
图4是本发明CT图像肺结节检测方法的场景示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种CT图像肺结节检测方法，在本发明CT图像肺结节检测方法的第一实施例中，参照图1，所述CT图像肺结节检测方法包括：
获取待检测的电子计算机断层扫描CT图像，通过预存的三维卷积神经像素分割网络对所述CT图像进行像素分割处理，得到所述CT图像对应的概率图，对所述概率图进行连通域标记得到候选结节区域；通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型对所述候选结节区域进行预测，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值，融合处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的分类结果。
具体步骤如下：
步骤S10，获取待检测的电子计算机断层扫描CT图像，通过预存的三维卷积神经像素分割网络对所述CT图像进行像素分割处理，得到所述CT图像对应的概率图，对所述概率图进行连通域标记得到候选结节区域；
在进行检测前，首先获取或者接收待检测的电子计算机断层扫描CT图像即所述CT图像，其中，所述CT图像是从医院通过CT采集肺结节得到的，所述CT图像中可以包含医生所标记的肺结节区域即结节标记区域，在本实施例中，在得到CT图像后，首先通过预存的三维卷积神经像素分割网络，对所述CT结节图像进行预测，以得到CT图像对应概率图，对该概率图进行连通域分析或者连通域标记得到候选结节区域。如图四所示，3D-Unet即三维卷积神经像素分割网络，通过阶段一即state1，得到候选结节区域(candidate screening)，需要说明的是，三维卷积神经像素分割网络是已经训练完成的神经网络模型，该像素分割网络中最后一层卷积层使用的sigmoid函数激活，且该像素分割网络的训练使用dice loss以及focal loss损失函数，能够缓解正负样本的不平衡性。
具体地，参照图2，步骤S10包括：
步骤S11，对所述CT图像进行预设尺寸的区域分割处理，得到CT图像的子区域，通过预存的三维像素分割网络对所述子区域分别进行预设次数的下采样处理，对下采样处理后的所述子区域进行同样预设次数的上采样处理；
步骤S12，对所述下采样处理后以及上采样处理后分别得到的所述子区域进行桥接特征融合处理，得到与所述子区域尺寸相等的子概率图；
步骤S13，对所述各个子概率图进行拼接还原得到所述CT图像对应的概率图；
步骤S14，对所述CT图像对应的概率图进行连通域标记，得到候选结节区域。
需要说明的是，图形处理器GPU的存储空间一般难以满足对整个CT图像的同时计算，因而需要对CT图像进行预设尺寸的区域分割处理，以满足GPU的计算能力，将分割处理后得到的图像作为CT图像的子区域，如在检测过程中，将CT图像分成128*128*128的小区域，该128*128*128的小区域即是CT图像的子区域。
在得到CT图像的子区域后，通过三维卷积神经像素分割网络对CT图像的子区域分别进行预测以得到各个子概率图，具体地，通过预存的三维像素分割网络对所述子区域分别进行预设次数的下采样处理，对下采样处理后的所述子区域进行同样预设次数的上采样处理，对所述下采样处理后以及上采样处理后分别得到的所述子区域进行桥接特征融合处理，得到与所述子区域尺寸相等的子概率图，以弥补下采样导致所述子区域的信息丢失，其中，由于通过同样次数的下采样处理与上采样处理，因而能够得到和原始CT图像的子区域形状相同的子概率图，桥接特征融合处理指的是在上采样和下采样阶段，对下采样以及上采样处理后的同尺寸的子区域之间加入桥接结构，对子区域的图像特征进行融合，因而能够避免可能存在的子区域信息的丢失。
进一步地，对所述各个子概率图进行拼接还原能够得到所述CT图像对应的概率图，通过准确获取概率图，能够为查找得到候选结节区域奠下基础。
其中，所述下采样处理包括对所述子区域的卷积、激活、批标准化以及池化处理，上采样处理包括对所述下采样处理后子区域的反卷积、激活、批标准化以及池化处理。
提取CT图像子区域的特征，其中，该特征包括图像纹理特征，对称特征等，在得到子概率图前，需要对该子区域进行预设次数的卷积、激活、批标准化以及池化处理，其中，卷积过程可以理解为：图像的一部分的统计特性与其他部分是一样的，即是在这一部分学习的特征也能用在相应另一部分上，因而将学习到的特征作为探测器，应用到这个图像的任意地方中去。即通过小范围图像所学习到的特征跟原本的大尺寸图像作卷积，并实现对图像上的任一像素位置获得一个不同特征的激活值，在得到激活值后，进行相应批标准化处理即校正处理，对应校正参数是预存的，在批标准化后，进行池化处理，在本实施例中，可以是最大池化处理即获取最大激活值，以提取局部特征，通过多个局部特征组合即可以得到下采样处理后的所述子区域。
对所述下采样处理后的所述子区域，进行同样预设次数的反卷积、激活、批标准化以及池化处理，得到与所述子区域尺寸相等的子概率图。
其中，反卷积处理即是卷积过程的逆向过程，在此不做具体说明。
在得到子概率图后，对所述各个子概率图进行拼接还原得到所述CT图像对应的概率图，需要说明的是，该各个子概率图是按照预设顺序拼接得到所述CT图像对应的概率图的，该预设顺序与像素分割CT图像中分割各个子区域的分割顺序映射关联。
步骤S20，通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型对所述候选结节区域进行预测，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值，融合处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的分类结果。
需要说明的是，在本实施例中，训练有多个三维卷积神经网络分类器，该不同三维卷积神经网络分类器中的预测模型不同，具体地，可以是通过2个三维卷积神经网络分类器对应的2个预测模型，即采用2个预测模型融合方式对所述候选结节区域进行预测，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值，融合处理所述各个概率预测值，如图4中通过阶段二即state2，由于通过多个预测模型，因而能够消除模型之前的偶然性，提升检测精确度与准确度。在得到各个概率预测值后，通过该各个概率预测值，即可得到所述候选结节区域的分类结果。
具体地，所述通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型对所述候选结节区域进行预测，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值步骤包括：
步骤S21，通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型分别对所述候选结节区域进行下采样处理以及全连接处理，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值；
步骤S22，其中，所述对所述候选结节区域进下采样处理步骤包括对所述候选结节区域的卷积、激活、批标准化以及池化处理。
需要说明的是，不同三维卷积神经网络分类器分别对全部的候选结节区域进行预测，三维卷积神经网络分类器包括多个下采样层以及最后的全连接层，以实现对各个候选结节区域进行下采样处理以及全连接处理，其中，对各个候选结节区域进行下采样处理过程包括对所述候选结节区域的卷积、激活、批标准化以及池化处理，全连接处理即是将下采样处理后得到的各个节点连接，以综合处理各个节点对应的图像特征，以最后得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值，其中，由于多个三维卷积神经网络分类器分别对所述候选结节区域进行预测，而每个候选结节区域对应每个三维卷积神经网络分类器得到一个概率预测值，因而，每个候选结节区域对应得到多个概率预测值。
其中，所述融合处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的分类结果步骤包括：
步骤S23，平均处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的目标概率预测值；
步骤S24，将所述目标概率预测值与预存阀值进行比较，并得到比较结果，基于该比较结果，得到所述候选结节区域的分类结果，其中，所述预存阀值根据三维卷积神经网络分类器中对应的ROC曲线确定。
在本实施例中，在得到每个候选结节区域对应得到多个概率预测值后，对该多个概率预测值进行平均处理，并将平均处理后的概率预测值作为候选结节区域的目标概率预测值，在得到目标概率预测值后，获取预存阀值，将目标概率预测值与预存阀值进行比较，得到比较结果，需要说明的是，预存阀值是可以调整的，具体地，预存阀值根据三维卷积神经网络分类器中不同模型整体的ROC曲线确定。在得到比较结果，基于该比较结果，即可得到所述候选结节区域的分类结果，该分类结果包括结节区域与非结节区域。
需要说明的是，在得到目标概率预测值后，可以对目标概率预测值进行输出处理，并生成目标提示信息，该目标提示信息对应提示方式并不做具体限定。
本发明通过获取待检测的电子计算机断层扫描CT图像，通过预存的三维卷积神经像素分割网络对所述CT图像进行像素分割处理，得到所述CT图像对应的概率图，对所述概率图进行连通域标记得到候选结节区域；通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型对所述候选结节区域进行预测处理，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值，融合处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的分类结果。在本发明中，三维卷积神经像素分割网络以及三维卷积神经网络分类器是已经训练完成的，具有一定准确度的处理网络，在第一阶段通过三维卷积神经网络得到候选结节区域，在第二阶段，通过多模型融合，补偿不同模型的偶然性，得到候选结节区域的目标概率预测值，因而避免了由于肺结节的大小、形状以及密度等特征的不确定性造成肺结节检测精确度低的现象，解决了现有检测方法难以满足市场对肺结节检测精确度的需求的技术问题。
进一步地，本发明提供CT结节检测方法的另一实施例，在该实施例中，所述获取待检测电子计算机断层扫描CT图像，通过三维卷积神经像素分割网络对所述CT图像进行预测步骤之前包括：
步骤S01，线上多进程采集CT图像样本数据，将所述采集的CT图像样本数据作为第一样本数据，将所述第一样本数据作为输入数据以进行对应三维卷积神经像素分割网络以及三维卷积神经网络分类器的训练，并得到难分样本数据，其中，所述难分样本数据是第一样本数据中预测失败的数据；
步骤S02，对所述难分样本数据进行多次平移和水平翻转操作，以增大难分样本数据在所述第一样本数据中的比例，并将增大难分样本数据比例后的数据作为第二样本数据；
步骤S03，将所述第二样本数据作为输入数据以多次进行对应三维卷积神经像素分割网络以及三维卷积神经网络分类器的训练；
步骤S04，当训练后的所述三维卷积神经像素分割网络以及三维卷积神经网络分类器的预测准确率分别达到第一目标准确率、第二目标准确率时，执行获取待检测电子计算机断层扫描CT图像的步骤。
在本实施例中，在三维卷积神经像素分割网络以及三维卷积神经网络分类器训练过程中，不断进行线上多进程采集CT图像样本数据即第一样本数据，如图4所示，在第一样本数据作为输入数据进行对应三维卷积神经像素分割网络以及三维卷积神经网络分类器的训练后，通过平移和水平翻转等操作实现难分样本的数据增强，以实现第二样本数据中难分样本数据比例增大，因而，在将所述第二样本数据作为输入数据再次进行相应三维卷积神经网络模型的训练过程中，能够提高所述维卷积神经网络模型的敏感率。
参照图3，图3是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明实施例CT图像肺结节检测设备可以是PC，便携计算机，也可以是移动终端等终端设备。
如图3所示，该CT图像肺结节检测设备可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储设备。
可选地，该CT图像肺结节检测设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。用户接口可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的CT图像肺结节检测设备结构并不构成对CT图像肺结节检测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图3所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块以及CT图像肺结节检测程序。操作系统是管理和控制CT图像肺结节检测设备硬件和软件资源的程序，支持CT图像肺结节检测程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信，以及与CT图像肺结节检测设备中其它硬件和软件之间通信。
在图3所示的CT图像肺结节检测设备中，处理器1001用于执行存储器1005中存储的CT图像肺结节检测程序，实现上述任一项所述的CT图像肺结节检测方法的步骤。
本发明CT图像肺结节检测设备具体实施方式与上述CT图像肺结节检测方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
本发明还提供一种CT图像肺结节检测装置，所述CT图像肺结节检测装置包括：
获取模块，用于获取待检测的电子计算机断层扫描CT图像，通过预存的三维卷积神经像素分割网络对所述CT图像进行像素分割处理，得到所述CT图像对应的概率图，对所述概率图进行连通域标记得到候选结节区域；
模型融合模块，用于通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型对所述候选结节区域进行预测，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值，融合处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的分类结果。
本发明CT图像肺结节检测装置具体实施方式与上述CT图像肺结节检测方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
本发明提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于实现上述任一项所述的CT图像肺结节检测方法的步骤。
本发明可读存储介质具体实施方式与上述CT图像肺结节检测方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利处理范围内。

Claims (10)

1.一种CT图像肺结节检测方法，其特征在于，所述CT图像肺结节检测方法包括：
获取待检测的电子计算机断层扫描CT图像，通过预存的三维卷积神经像素分割网络对所述CT图像进行像素分割处理，得到所述CT图像对应的概率图，对所述概率图进行连通域标记得到候选结节区域；
通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型对所述候选结节区域进行预测，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值，融合处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的分类结果。
2.如权利要求1所述的CT图像肺结节检测方法，其特征在于，
所述通过预存的三维卷积神经像素分割网络对所述CT图像进行像素分割处理，得到所述CT图像对应的概率图，对所述概率图进行连通域分析得到候选结节区域步骤包括：
对所述CT图像进行预设尺寸的区域分割处理，得到CT图像的子区域，通过预存的三维像素分割网络对所述子区域分别进行预设次数的下采样处理，对下采样处理后的所述子区域进行同样预设次数的上采样处理；
对所述下采样处理后以及上采样处理后分别得到的所述子区域进行桥接特征融合处理，得到与所述子区域尺寸相等的子概率图；
对所述各个子概率图进行拼接还原得到所述CT图像对应的概率图；
对所述CT图像对应的概率图进行连通域标记，得到候选结节区域。
3.如权利要求2所述的CT图像肺结节检测方法，其特征在于，所述下采样处理包括对所述子区域的卷积、激活、批标准化以及池化处理，上采样处理包括对所述下采样处理后子区域的反卷积、激活、批标准化以及池化处理。
4.如权利要求1所述的CT图像肺结节检测方法，其特征在于，所述融合处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的分类结果步骤包括：
平均处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的目标概率预测值；
将所述目标概率预测值与预存阀值进行比较，并得到比较结果，基于该比较结果，得到所述候选结节区域的分类结果，其中，所述预存阀值根据对应三维卷积神经网络分类器中对应的ROC曲线确定。
5.如权利要求1所述的CT图像肺结节检测方法，其特征在于，所述通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型对所述候选结节区域进行预测，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值步骤包括：
通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型分别对所述候选结节区域进行下采样处理以及全连接处理，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值；
其中，所述对所述候选结节区域进下采样处理步骤包括对所述候选结节区域的卷积、激活、批标准化以及池化处理。
6.如权利要求1所述的CT图像肺结节检测方法，其特征在于，所述得到所述候选结节区域的目标概率预测值步骤之后包括：
输出所述目标概率预测值，并生成目标提示信息。
7.如权利要求1-6任一项所述的CT图像肺结节检测方法，其特征在于，所述获取待检测电子计算机断层扫描CT图像，通过三维卷积神经像素分割网络对所述CT图像进行预测步骤之前包括：
线上多进程采集CT图像样本数据，将所述采集的CT图像样本数据作为第一样本数据，将所述第一样本数据作为输入数据以进行对应三维卷积神经像素分割网络以及三维卷积神经网络分类器的训练，并得到难分样本数据，其中，所述难分样本数据是第一样本数据中预测失败的数据；
对所述难分样本数据进行多次平移和水平翻转操作，以增大难分样本数据在所述第一样本数据中的比例，并将增大难分样本数据比例后的数据作为第二样本数据；
将所述第二样本数据作为输入数据以多次进行对应三维卷积神经像素分割网络以及三维卷积神经网络分类器的训练；
当训练后的所述三维卷积神经像素分割网络以及三维卷积神经网络分类器的预测准确率分别达到第一目标准确率、第二目标准确率时，执行获取待检测电子计算机断层扫描CT图像的步骤。
8.一种CT图像肺结节检测装置，其特征在于，所述CT图像肺结节检测装置包括：
获取模块，用于获取待检测的电子计算机断层扫描CT图像，通过预存的三维卷积神经像素分割网络对所述CT图像进行像素分割处理，得到所述CT图像对应的概率图，对所述概率图进行连通域标记得到候选结节区域；
模型融合模块，用于通过预存的不同三维卷积神经网络分类器对应的各个预测模型对所述候选结节区域进行预测，得到所述候选结节区域对应的各个概率预测值，融合处理所述各个概率预测值，得到所述候选结节区域的分类结果。
9.一种CT图像肺结节检测设备，其特征在于，所述CT图像肺结节检测设备包括：存储器、处理器，通信总线以及存储在所述存储器上的CT图像肺结节检测程序，
所述通信总线用于实现处理器与存储器间的通信连接；
所述处理器用于执行所述CT图像肺结节检测程序，以实现如权利要求1至7中任一项所述的CT图像肺结节检测方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有CT图像肺结节检测程序，所述CT图像肺结节检测程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的CT图像肺结节检测方法的步骤。
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