一种确定胰腺癌的方法及装置与流程

技术特征：
1.一种确定胰腺癌的方法，其特征在于，包括：获取医学影像，所述医学影像包括多帧横断面影像；在横断面影像中分割出胰腺及与胰腺关联的器官以获得第一影像；叠加横断面影像和与其对应的第一影像以获得第二影像；分割所述第二影像以在所述医学影像中确定胰腺区域；确定所述胰腺区域的质心或者中心；获取以所述胰腺区域的质心或者中心为中心的至少两个感兴趣区域，所述感兴趣区域包含于所述胰腺区域内；将至少两个感兴趣区域输入至分类模型以获取发生在胰腺的癌症的置信度；基于所述发生在胰腺的癌症的置信度和预设阈值确定胰腺癌。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类模型包括特征提取网络和分类网络，所述将至少两个感兴趣区域输入至分类模型以获取发生在胰腺的癌症的置信度包括：将第一感兴趣区域、第二感兴趣区域以及第三感兴趣区域输入至特征提取网络以获得与所述第一感兴趣区域对应的第一特征图，与所述第二感兴趣区域对应的第二特征图，与所述第三感兴趣区域对应的第三特征图；拼接所述第一特征图、第二特征图以及第三特征图以获得特征图；将所述特征图输入至分类网络以获取发生在胰腺的癌症的置信度。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取医学影像包括：获取多帧冠状面影像，其中，每一帧冠状面影像包括胰腺；确定每一帧冠状面影像中起始点和终止点的z坐标；确定多帧冠状面影像中z坐标最小的起始点的z坐标z
s
；确定多帧冠状面影像中z坐标最大的终止点的z坐标z
e
；确定位于z＝z
s
和z＝z
e
之间的影像为所述医学影像。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取医学影像包括：获取多帧矢状面影像，其中每一帧矢状面影像包括胰腺；确定每一帧矢状面影像中起始点和终止点的z坐标；确定多帧矢状面影像中z坐标最小的起始点的z坐标z
s
；确定多帧矢状面影像中z坐标最大的终止点的z坐标z
e
；确定位于z＝z
s
和z＝z
e
之间的影像为所述医学影像。5.如权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，在横断面影像中分割出胰腺及与胰腺关联的器官包括：获取以待分割横断面影像所在帧为中间帧，位于其前和其后的至少一帧；将中间帧及位于其前和其后的至少一帧所组成的影像层输入至第一分割模型，以在待分割横断面影像中分割出胰腺及与胰腺关联的器官。6.如权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，分割所述第二影像以在所述医学影像中确定胰腺区域，包括：获取以待分割第二影像所在帧为中间帧，位于其前和其后的至少一帧；将中间帧及位于其前和其后的至少一帧所组成的影像层输入至第二分割模型，以在第二影像中分割出胰腺区域。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，与胰腺关联的器官包括：十二指肠、脾、肾。8.一种确定胰腺癌的装置，其特征在于，包括：第一获取单元，用于获取医学影像，所述医学影像包括多帧横断面影像；第一分割单元，用于在横断面影像中分割出胰腺及与胰腺关联的器官以获得第一影像；叠加单元，用于叠加横断面影像和与其对应的第一影像以获得第二影像；第二分割单元，用于分割所述第二影像以在所述医学影像中确定胰腺区域；第一确定单元，用于确定所述胰腺区域的质心或者中心；第二获取单元，用于获取以所述胰腺区域的质心或者中心为中心的至少两个感兴趣区域，所述感兴趣区域包含于所述胰腺区域内；分类模型，用于输入至少两个感兴趣区域，输出发生在胰腺的癌症的置信度；第二确定单元，用于基于所述发生在胰腺的癌症的置信度和预设阈值确定胰腺癌。9.一种计算机设备，包括至少一个处理器、以及至少一个存储器，其中，所述存储器存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器能够执行权利要求1～7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由设备内的处理器执行时，使得所述设备能够执行权利要求1～7任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开一种确定胰腺癌的方法及装置，所述方法包括：获取医学影像，该医学影像包括多帧横断面影像。在横断面影像中分割出胰腺及与胰腺关联的器官以获得第一影像。叠加横断面影像和第一影像以获得第二影像。分割第二影像以在医学影像中确定胰腺区域。确定胰腺区域的质心或者中心。获取以胰腺区域的质心或者中心为中心的至少两个感兴趣区域。将至少两个感兴趣区域输入至分类模型以获取发生在胰腺的癌症的置信度。基于发生在胰腺的癌症的置信度和预设阈值确定胰腺癌。本发明的技术方案提高了确定受检者是否患有胰腺癌的速度和准确度，进而也提高了医生对胰腺癌的诊断效率和准确度。而也提高了医生对胰腺癌的诊断效率和准确度。而也提高了医生对胰腺癌的诊断效率和准确度。


技术研发人员：王蓓蕾 金钢 高绥之 郭世伟 时霄寒 李勃 邵卓 经纬 郑楷炼 余沛玥 杨忠程
受保护的技术使用者：上海依智医疗技术有限公司
技术研发日：2022.08.18
技术公布日：2022/11/11