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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113744192A(43)申请公布日2021.12.03(21)申请号202110881247.9(22)申请日2021.08.02(71)申请人清华大学地址100084北京市海淀区双清路30号(72)发明人王雪张蔚航(74)专利代理机构北京润泽恒知识产权代理有限公司11319代理人杨爱平(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T7/12(2017.01)G06T7/13(2017.01)G06K9/34(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书14页附图5页(54)发明名称基于边缘计算的肺结节识别方法、装置、设备及介质(57)摘要本发明实施例提供一种基于边缘计算的肺结节识别方法、装置、设备及介质,其中该方法包括:获取根据目标对象的多张肺组织影像生成的立体肺组织影像,对立体肺组织影像中的疑似病灶进行第一语义特征信息提取,根据提取出的第一语义特征信息进行肺结节识别,获取第一类别肺结节的识别结果,并对识别出的第一类别肺结节进行标记;对立体肺组织影像中未标记的疑似病灶进行第二语义特征信息提取,根据提取出的第二语义特征信息获取第二类别肺结节的识别结果。本发明通过基于肺组织影像进行结节识别可以减少病变检测区域,通过首先基于第一语义特征信息进行第一类别肺结节识别、然后基于第二语义特征信息进行第二类别肺结节识别,可以提高识别效率。CN113744192ACN113744192A权利要求书1/2页1.一种基于边缘计算的肺结节识别方法,应用于边缘计算系统,其特征在于,所述边缘计算系统包括边缘计算平台、中间计算平台以及云计算平台,所述方法包括以下步骤:获取目标对象的立体肺组织影像,对所述立体肺组织影像中的疑似病灶进行第一类别肺结节识别,对所述立体肺组织影像中未识别的疑似病灶进行第二类别肺结节识别;所述边缘计算平台执行获取目标对象的立体肺组织影像的步骤,包括:获取多张肺组织影像对应的立体肺组织影像,所述多张肺组织影像均对应于所述目标对象;所述中间计算平台执行对所述立体肺组织影像中的疑似病灶进行第一类别肺结节识别的步骤,包括:对所述立体肺组织影像中的疑似病灶进行第一语义特征信息提取,根据提取出的所述第一语义特征信息进行肺结节识别,获取所述第一类别肺结节的识别结果,并对识别出的所述第一类别肺结节进行标记;所述云计算平台执行对所述立体肺组织影像中未识别的疑似病灶进行第二类别肺结节识别的步骤,包括:对所述立体肺组织影像中未标记的疑似病灶进行第二语义特征信息提取,根据提取出的所述第二语义特征信息进行肺结节识别,获取所述第二类别肺结节的识别结果。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取多张肺组织影像对应的立体肺组织影像,包括:获取所述目标对象对应的多张肺部CT影像;对所述多张肺部CT影像分别进行肺组织分割,获取对应的所述多张肺组织影像;将所述多张肺组织影像进行叠加,生成所述立体肺组织影像。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述多张肺部CT影像分别进行肺组织分割,获取对应的所述多张肺组织影像,包括:针对每一张所述肺部CT影像,采用与影像灰度信息关联的区域边缘协作式水平集模型进行肺组织分割,获取对应的所述肺组织影像。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括以下步骤:对所述第一类别肺结节的识别结果进行量化分析,和/或,对所述第二类别肺结节的识别结果进行量化分析;所述边缘计算平台执行对所述第一类别肺结节的识别结果进行量化分析的步骤,包括:接收所述中间计算平台反馈的每个所述第一类别肺结节在所述立体肺组织影像中分别对应的第一区域位置信息,针对每个所述第一类别肺结节,根据当前第一类别肺结节对应的所述第一区域位置信息,在当前第一类别肺结节对应的N张肺组织影像中,对当前第一类别肺结节进行肺结节分割并汇总分割结果进行量化分析,根据量化分析结果确定当前第一类别肺结节在肺组织中的位置;所述边缘计算平台执行对所述第二类别肺结节的识别结果进行量化分析的步骤,包括:接收所述云计算平台通过所述中间计算平台反馈的每个所述第二类别肺结节在所述立体肺组织影像中分别对应的第二区域位置信息,针对每个所述第二类别肺结节,根据当前第二类别肺结节对应的所述第二区域位置信息,在当前第二类别肺结节对应的M张肺组织影像中,对当前第二类别肺结节进行肺结节分割并汇总分割结果进行量化分析,根据量化分析结果确定当前第二类别肺结节在肺组织中的位置;其中,所述第一类别肺结节、所述第二类别肺结节的数量至少为一个,N、M分别为大于2CN113744192A权利要求书2/2页或者等于1的整数。5.根据权利要求1所述的方法,其特征