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申请/专利权人：中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所)

摘要：本发明公开了一种非齐次三维食管癌能谱CT弱监督自动标注方法与系统，非齐次三维食管癌能谱CT弱监督自动标注方法包括使用多结构三维响应滤波器增强非齐次能谱CT图像中的其他区域，使用基于信息权重的特征提取算法提取多个关键断层，使用基于通道注意力和跨层融合的U‑Net网络获取轮廓顶点，以及使用Poly‑RNN算法确定标注信息，使用区域中心点生长映射，获取自动标注等步骤。本发明可以有效地反映病灶的病理和形态结构的变化情况，与手动标注相比具有更高的速度和更低的出错率，与现有的自动标注技术相比，能够更加有效地对食管癌能谱CT数据样本进行自动标注，具有更高的标注准确度和标注效率。本发明广泛应用于医学图像处理技术领域。

主权项：1.一种非齐次三维食管癌能谱CT弱监督自动标注方法，其特征在于，包括：使用基于Hessian矩阵的多结构三维响应滤波器，增强非齐次能谱CT图像中除食管癌区域外的其他区域；使用基于信息权重的特征提取算法，从所述非齐次能谱CT图像提取多个关键断层；使用基于通道注意力和跨层融合的U-Net网络，进行对所述非齐次能谱CT图像中的食管癌区域和其他区域的分割，获取所述食管癌区域的至少一组轮廓顶点；使用Poly-RNN算法，根据所述至少一组轮廓顶点确定所述关键断层的标注信息；使用区域中心点生长映射，根据所述标注信息获取所述非齐次能谱CT图像的全序列的自动标注；所述使用基于Hessian矩阵的多结构三维响应滤波器，增强所述非齐次能谱CT图像中除食管癌区域外的其他区域，包括：将连续的所述非齐次能谱CT图像合并成非齐次三维体积数据；所述三维体积数据包括多个体素，每个所述体素的Hessian矩阵包括不同方向上的二阶导数；使用线性标度空间理论，将所述非齐次能谱CT图像在标度上的Hessian矩阵中的元素确定为；其中，表示元素的位置，*表示卷积运算，为参数，为高斯函数，；将所述非齐次能谱CT图像分解成连续的二维影像；将所述非齐次能谱CT图像分解成的二维影像输入至所述多结构三维响应滤波器，获取所述多结构三维响应滤波器的输出结果；所述多结构三维响应滤波器的输出结果为除食管癌区域外的其他区域获得增强的非齐次能谱CT图像；所述使用基于信息权重的特征提取算法，从所述非齐次能谱CT图像提取多个关键断层，包括：对所述非齐次能谱CT图像进行整形；将所述非齐次能谱CT图像输入至关键断层提取网络；所述关键断层提取网络包括卷积层、第一完全连接层和第二完全连接层；获取所述关键断层提取网络输出的每个所述关键断层的关键点分数；将所述关键点分数乘以所述断层特征映射，获得相应的关键断层；所述使用区域中心点生长映射，根据所述标注信息获取所述非齐次能谱CT图像的全序列的自动标注，包括：在各所述关键断层中，确定食管癌的起始断层和结束断层；根据所述标注信息，在所述起始断层上确定起始中心；按照各所述关键断层的排序，将所述起始中心依次经过各所述关键断层映射到所述结束断层。

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