基于深度学习的3D CT影像自动生成肺结核量化诊断报告的方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的3D CT影像自动生成肺结核量化诊断报告的方法，包括：对CT图像进行预处理；采用固定阈值对图像进行二值化，去掉Hu值较大的一些骨头或者软组织；在3D连通域内，保留连通域内容积在0.45～7.5L之间的区域，保留得到肺部有效区域；对于提取到的掩模先进行腐蚀操作，再膨胀到原来的尺寸，去除掩模中的小黑洞；对于一些病变区域在掩模区域外的，对其进行凸包操作，将其包进掩模之内；使用3D u‑net对输入的肺部有效区域进行训练，端到端输出病变区域位置和类别；输出量化诊断报告。本发明在现有的网络输出层加上分类的概率，直接端到端输出病变区域位置和分类类别，并量化输出诊断报告，可以帮助医生进行肺结核的精准诊断和治疗。