公开(公告)号：CN109636817A

公开(公告)日：2019-04-16

申请号：CN201811458155.4

申请日：2018-11-30

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 刘宏 ,  曹海潮 ,  马光志 ,  宋恩民 ,  刘腾营 ,  刘磊 ,  刘楚华 ,  金勇 ,  庄宇舟 ,  金人超 ,  许向阳

IPC: G06T7/12

CPC classification number: G06T7/12 ,  G06T2207/10081 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/20084 ,  G06T2207/30064

Abstract: 本发明公开了一种基于二维卷积神经网络的肺结节分割方法，包括：基于加权采样策略对肺结节正负样本进行采样；根据采样获得的数据训练二维卷积神经网络模型，得到训练好的二维卷积神经网络模型；使用训练好的二维卷积神经网络模型，对待分割样本的每个体素进行预测，得到肺结节分割结果。本发明在计算CT图像中非肺结节类的体素的采样权重时，考虑了非肺结节组织的灰度信息，以挖掘除灰度特征以外的高级特征、从而适应肺结节的异质性；以肺结节边缘体素为基准，实现对不同大小尺寸的肺结节的充分采样；基于残差块的双分支级联网络可提取肺结节局部的纹理信息和上下文信息；通过对该两种不同尺度的图像块的级联，实现对尺寸较小的肺结节的分割。

公开(公告)号：CN109636817B

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN201811458155.4

申请日：2018-11-30

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 刘宏 ,  曹海潮 ,  马光志 ,  宋恩民 ,  刘腾营 ,  刘磊 ,  刘楚华 ,  金勇 ,  庄宇舟 ,  金人超 ,  许向阳

IPC: G06T7/12

Abstract: 本发明公开了一种基于二维卷积神经网络的肺结节分割方法，包括：基于加权采样策略对肺结节正负样本进行采样；根据采样获得的数据训练二维卷积神经网络模型，得到训练好的二维卷积神经网络模型；使用训练好的二维卷积神经网络模型，对待分割样本的每个体素进行预测，得到肺结节分割结果。本发明在计算CT图像中非肺结节类的体素的采样权重时，考虑了非肺结节组织的灰度信息，以挖掘除灰度特征以外的高级特征、从而适应肺结节的异质性；以肺结节边缘体素为基准，实现对不同大小尺寸的肺结节的充分采样；基于残差块的双分支级联网络可提取肺结节局部的纹理信息和上下文信息；通过对该两种不同尺度的图像块的级联，实现对尺寸较小的肺结节的分割。