公开(公告)号：CN115294151A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210773167.6

申请日：2022-07-01

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 赵寅杰 ,  傅小龙 ,  潘小勇 ,  徐志勇 ,  林扬 ,  申宇嘉 ,  傅圆圆 ,  沈红斌

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/90 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06V20/70 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于多任务卷积模型的肺部CT感兴趣区域自动检测方法，通过对CT扫描进行解析得到张量形式的图像，对该图像进行肺部粗分割、重采样以及像素值归一化处理，得到仅包含肺部区域的三维CT图像体素矩阵；然后对三维图像切片后，将得到的若干张横截面的二维图像输入二维卷积模型，得到若干个ROI粗略轮廓；再以ROI粗略轮廓为中心截取三维图像块，通过三维分类器分别给出各个ROI为真实ROI的概率，经筛选后将得到的包含真实ROI的三维图像块输入由多任务训练得到的三维卷积模型，得到精确ROI轮廓，并根据ROI为真实ROI的概率将轮廓渲染为不同的颜色。本发明可快速处理大批量CT图像，提高ROI检测效率。