(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211219716.1 (22)申请日 2022.10.08 (71)申请人 江苏南通鼎顺网络科技有限责任公 司 地址 226000 江苏省南 通市开发区江岸水 苑22幢2506室 (72)发明人 张栋顺　黄杰　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/12(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06T 11/00(2006.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 基于图形识别的肿瘤CT图像处 理方法 (57)摘要 本发明属于数据处理技术领域， 具体涉及一 种基于图形识别的肿瘤CT图像处理方法， 通过相 关的电子设备进行图形识别， 获取肿瘤CT图像， 对肿瘤CT图像进行识别， 根据各切片 对应的分割 连续指数、 肿瘤区域的语义分割遮罩对应的面积 和肿瘤形状描述子， 计算任意两切片之间的切片 邻域距离， 并根据该距离将各样本进行了分级； 根据分级结果为各切片分配了进行谐波重建时 用到的最大阶数。 本发明能够对 出现错误语义分 割的CT切片进行修正， 提高肿瘤三维重建结果的 准确性。 该瘤CT图像处理方法还可以配置为适用 于特定应用的数据处 理设备。 权利要求书3页 说明书9页 附图1页 CN 115294125 A 2022.11.04 CN 115294125 A 1.一种基于图形识别的肿瘤CT图像处 理方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取各CT切片的肿瘤区域的语义分割遮罩， 并按照各CT切片的拍摄顺序对各CT切片的 肿瘤区域的语义分割遮罩进行编号； 对于任一CT切片的肿瘤区域的语义分割 遮罩的轮廓， 计算对应的基于圆基元的傅里叶 描述子的肿瘤形状描述子； 根据各CT切片对应的所述肿瘤形状描述子， 计算各CT切片对应的近邻切片肿瘤形状描 述子相似度； 根据各CT切片的肿瘤区域的语义分割遮罩对应的面积， 计算各CT切片对应的 近邻切片面积连续指数； 根据各CT切片对应的所述近邻切片肿瘤形状描述子相似度和所述 近邻切片面积连续指数计算各CT切片对应的分割连续指数； 根据各切片对应的分割连续指数、 肿瘤区域的语义分割 遮罩对应的面积和肿瘤形状描 述子， 计算任意两切片之 间的切片邻域距离； 对于任一切片， 根据与该切片的切片邻域距离 最小的设定个数的切片邻域距离计算该切片对应的局部可达密度； 根据对应的局部可达密度大小将各切片进行分级， 得到L个级别， L≥2； 根据所属级别 的不同为各切片分配对应的阶数， 并根据各切片对应的阶数对各切片的肿瘤区域的语义分 割遮罩轮廓进 行谐波重 建， 根据谐波重 建结果进 行肿瘤三 维重建； 其中， 为局部可达密度较 大的级别中切片分配的阶数 大于局部可达密度较小的级别中切片分配的阶数。 2.根据权利要求1所述的基于图形识别的肿瘤CT图像处理方法， 其特征在于， 所述根据 各CT切片对应的所述肿瘤形状描述子， 计算各CT切片对应的近邻切片肿瘤形状描述子相似 度， 包括： 利用如下公式计算各CT切片对应的近邻切片肿瘤形状描述子相似度： 其中， Fi表示第i个CT切片的肿瘤区域的语义分割遮罩轮廓对应的肿瘤形状描述子， 为第i‑1个CT切片的肿瘤区域的语义分割遮罩轮廓对应的肿瘤形状描述子， 为第i+ 1个CT切片的肿瘤区域的语义分割遮罩轮廓对应的肿瘤形状描述子， 为第i个CT切片对应 的近邻切片肿瘤形状描述子相似度， Max为取最大值， N ‑1≥i≥2， N 为切片数量。 3.根据权利要求1所述的基于图形识别的肿瘤CT图像处理方法， 其特征在于， 所述根据 各CT切片的肿瘤区域的语义分割遮罩对应的面积， 计算各CT切片对应的近邻切片面积连续 指数， 包括： 利用如下公式计算各CT切片对应的近邻切片面积连续指数： 其中， 为第i个CT切片的肿瘤区域的语义分割遮罩对应的面积， 为第i‑1个CT切 片的肿瘤区域的语义分割遮罩对应的面积， 为第i+1个CT切片的肿瘤区域的语义分割 遮罩对应的面积， 为第i个CT切片对应的近邻切片面积连续指数， Min为取最小值， N ‑1≥i权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115294125 A 2≥2， N为切片数量。 4.根据权利要求1所述的基于图形识别的肿瘤CT图像处理方法， 其特征在于， 所述根据 各CT切片对应的所述近邻切片肿瘤形状描述子相似度和所述近邻切片面积连续指数计算 各CT切片对应的分割连续指数， 包括： 利用如下公式计算各CT切片对应的分割连续指数： 其中， 为第j个CT切片对应的分割连续指数， N≥j≥1， N为切片数量， 为第j个CT切片 对应的近邻切片肿瘤形状描述子相似度， 为第j个CT切片对应的近邻切片面积连续指数。 5.根据权利要求1所述的基于图形识别的肿瘤CT图像处理方法， 其特征在于， 所述根据 各切片对应的分割 连续指数、 肿瘤区域的语义分割遮罩对应的面积和肿瘤形状描述子， 计 算任意两切片之间的切片邻域距离， 包括： 利用如下公式计算任意两切片之间的切片邻域距离： 其中， 为第p个切片和第q个切片之间的切片邻域距 离， 为第p个切片的肿瘤区 域的语义分割遮罩对应的面积， 为第q个切片的肿瘤区域的语义分割遮罩对应的面积， 为第p个切片对应的分割连续指数， 为第q个切片对应的分割连续指数， 为第p个切 片对应的肿瘤形状描述子， 为第q个切片对应的肿瘤形状描述子 。 6.根据权利要求1所述的基于图形识别的肿瘤CT图像处理方法， 其特征在于， 所述对于 任一切片， 根据与该切片的切片邻域距离最小的设定个数的切片邻域距离计算该切片对应 的局部可达密度， 包括： 获取各切片对应的第K可达距离 ， 为以一个切片样本在假设空间中向外辐射， 直 至涵盖了第K个邻近样本时的距离； 对于任一切片 ， 在该切片样本的第K可达距离 内， 将该切片样本的第K可达距离 内涵盖的切片样本构建成集合记为 ； 按照如下公式计算该切片对应的局部可达密 度： 其中， 为该切片p对应的局部可达密度， q为 中的任一切片样本， 为该切片p和 切片样本q之间的切片邻域距离， K为该切片p的临近样本数量。 7.根据权利要求1所述的基于图形识别的肿瘤CT图像处理方法， 其特征在于， 所述根据权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115294125 A 3