基于多期CT影像分析的肝肿瘤自动分类方法及装置

摘要

基于多期CT影像分析的肝肿瘤自动分类方法及装置，可识别全自动胆管细胞癌和肝细胞癌，获得高精度胆管细胞癌和肝细胞癌识别模型。方法包括：(1)采集对比度增强腹部CT扫描影像，将其保存为动脉期、门静脉期和延迟期，并对所有数据所属肝癌类别进行确诊，作为模型训练金标准；(2)构建三维全卷积神经网络分割模型，将肝脏组织在各个期的内在特征通过模型训练学习，将其从腹部CT影像中分割出来；(3)构建三维卷积神经网络分类模型，将分割得到的影像数据输入分类模型中训练，使模型对多个期下癌症特征进行联合学习与训练，从而对癌症所属类别做出预测，并将预测结果和金标准相比较，通过反馈loss值的方式对模型的训练过程进行监督。