(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 202111673472.X (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 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） 地址 510060 广东省广州市越秀区东 风东 路651号 (72)发明人 李超峰　邓一术　经秉中　陈浩华　 李彬　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 许羽冬 (51)Int.Cl. G06T 7/11(2017.01) G06V 20/64(2022.01)G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种鼻咽癌淋巴结区域的识别分割方法、 装 置及系统 (57)摘要 本发明公开了一种鼻咽癌淋巴结区域的识 别分割方法、 装置及系统。 该装置包括数据获取 单元以及识别分割单元。 该系统包括识别分割模 块以及数据存储模块。 通过端到端的从粗到细的 三维深度监督卷积神经网络三维模型对待识别 分割的磁共振图像进行识别分割， 从而获得包括 鼻咽癌淋巴结的分割区域， 该识别分割方法、 装 置及系统提升了鼻咽癌淋巴结区域的识别分割 的准确性； 进一步地， 本发明提供的一种鼻咽癌 淋巴结区域的识别分割方法、 装置及系统还通过 预设的双审数据处理方法先对第一训练图像数 据组进行处理以获得第二训练图像数据组， 从而 充分根据淋巴结的形态特点设计合理的模型， 进 而提升了鼻咽癌淋巴结区域的识别分割的准确 性。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 114445421 A 2022.05.06 CN 114445421 A 1.一种鼻咽癌淋巴结区域的识别分割方法， 其特 征在于， 所述识别分割方法包括： 获取待识别分割的磁共 振图像； 通过预设的淋巴识别分割模型， 对所述磁共振图像进行识别分割， 从而获得分割区域 图像； 所述淋巴识别分割模 型为端到端的、 从粗到细的、 三 维深度监督卷积神经网络三 维模 型。 2.根据权利要求1所述的鼻咽癌淋巴结区域的识别分割方法， 其特征在于， 通过预设的 淋巴识别分割模型， 对所述磁共 振图像进行识别分割， 从而获得分割区域图像， 具体包括： 对所述磁共 振图像进行 数据增强处 理， 从而获得磁共 振增强数据组； 对所述磁共振增强数据组进行过滤卷积处理， 从而获得所述磁共振增强数据组 的特征 数据组； 对所述特征数据组进行反卷积处理， 从而获得不同分割粒度的鼻咽癌 转移淋巴结区域 图像以及对应的存在概 率； 筛选出所述存在概率大于预设的概率阈值的对应的一个或多个第一鼻咽癌转移淋巴 结区域图像； 筛选出所述第一鼻咽癌转移淋巴结区域图像的分割粒度达到预设的粒度阈值的对应 的一个或多个第二鼻咽癌转移淋巴结区域图像； 获取所述第二鼻咽癌转移淋巴结区域图像中分割粒度最高的第三鼻咽癌转移淋巴结 区域图像， 并将所述第三鼻咽癌转移淋巴结区域图像输出为分割区域图像。 3.根据权利要求2所述的鼻咽癌淋巴结区域的识别分割方法， 其特征在于， 在获取待识 别分割的磁共 振图像之前， 所述识别分割方法还 包括： 获取预设的第一训练图像数据组以及预设的待训练模型； 所述待训练模型为端到端 的、 从粗到细的、 三维深度监 督卷积神经网络三维模型； 通过预设的双审数据处理方法， 对所述训练图像数据组进行处理， 从而获得第二训练 图像数据组； 所述第二训练图像数据组包括多个第二训练图像； 将所述多个第 二训练图像输入所述待训练模型以计算对应的预测值， 并根据每个预测 值以及对应的真实值， 更新所述待训练模型的模型参数， 从而获得淋巴识别分割模型。 4.根据权利要求3所述的鼻咽癌淋巴结区域的识别分割方法， 其特征在于， 在通过预设 的淋巴识别分割模型， 对所述磁共振图像进 行识别分割， 从而获得分割区域图像之后， 所述 识别分割方法还 包括： 将所述分割区域图像发送给用户。 5.一种鼻咽癌淋巴结区域的识别分割装置， 其特征在于， 所述识别分割装置包括数据 获取单元以及识别分割单 元， 其中， 所述数据获取 单元用于获取待识别分割的磁共 振图像； 所述识别分割单元用于通过预设的淋巴识别分割 模型， 对所述鼻咽癌淋巴结进行识别 分割， 从而获得分割区域图像； 所述淋巴识别分割模型为端到端的从粗到细的三维深度监 督卷积神经网络三维模型。 6.根据权利要求5所述的鼻咽癌淋巴结区域的识别分割装置， 其特征在于， 所述识别分 割装置还 包括模型训练单 元， 所述模型训练单 元用于： 获取预设的第一训练图像数据组以及预设的待训练模型； 所述待训练模型为端到端权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114445421 A 2的、 从粗到细的、 三维深度监 督卷积神经网络三维模型； 通过预设的双审数据处理方法， 对所述训练图像数据组进行处理， 从而获得第二训练 图像数据组； 所述第二训练图像数据组包括多个第二训练图像； 将所述多个第 二训练图像输入所述待训练模型以计算对应的预测值， 并根据每个预测 值以及对应的真实值， 更新所述待训练模型的模型参数， 从而获得淋巴识别分割模型。 7.根据权利要求6所述的鼻咽癌淋巴结区域的识别分割装置， 其特征在于， 所述识别分 割装置还 包括图像发送单 元， 所述图像发送单 元用于： 将所述分割区域图像发送给用户。 8.根据权利要求7所述的鼻咽癌淋巴结区域的识别分割装置， 其特征在于， 所述识别分 割单元还用于： 对所述磁共 振图像进行 数据增强处 理， 从而获得磁共 振增强数据组； 对所述磁共振增强数据组进行过滤卷积处理， 从而获得所述磁共振增强数据组 的特征 数据组； 对所述特征数据组进行反卷积处理， 从而获得不同分割粒度的鼻咽癌 转移淋巴结区域 图像以及对应的存在概 率； 筛选出所述存在概率大于预设的概率阈值的对应的一个或多个第一鼻咽癌转移淋巴 结区域图像； 筛选出所述第一鼻咽癌转移淋巴结区域图像的分割粒度达到预设的粒度阈值的对应 的一个或多个第二鼻咽癌转移淋巴结区域图像； 获取所述第二鼻咽癌转移淋巴结区域图像中分割粒度最高的第三鼻咽癌转移淋巴结 区域图像， 并将所述第三鼻咽癌转移淋巴结区域图像输出为分割区域图像。 9.一种鼻咽癌淋巴结区域的识别分割系统， 其特征在于， 所述识别分割系统包括识别 分割模块以及数据存储模块， 所述识别 分割模块与所述数据存储模块通信连接， 所述识别 分割模块用于根据所述数据存储模块中存储的数据， 执行如权利要求1 ‑4任一项所述的鼻 咽癌淋巴结区域的识别分割方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114445421 A 3