(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 202210332611.0 (22)申请日 2022.03.30 (71)申请人 北京医准智能科技有限公司 地址 100083 北京市海淀区知春路7号 致真 大厦A座12层1202-120 3号 (72)发明人 代玉婷　丁佳　吕晨翀　 (74)专利代理 机构 北京乐知新创知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11734 专利代理师 刘欢欢 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/30(2017.01) G06T 3/40(2006.01) G06N 3/08(2006.01)G06N 3/04(2006.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种结节匹配方法、 装置、 电子设备及存储 介质 (57)摘要 本公开提供了一种结节匹配方法、 装置、 电 子设备及存储介质， 所述方法包括： 获取待处理 的结节图像和参考结节图像； 将所述待处理的结 节图像和所述参考结节 图像输入至图像配准网 络模型， 得到所述图像配准网络模 型输出的候选 结节图像； 分别确定所述候选结节图像中的结节 和所述参考结节图像中的结节； 基于所述候选结 节图像中的结节和所述参考结节 图像中的结节 之间的关系， 确定所述候选结节图像与所述参考 结节图像构成的结节对。 权利要求书3页 说明书18页 附图5页 CN 114693642 A 2022.07.01 CN 114693642 A 1.一种结节匹配方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取待处 理的结节图像和参 考结节图像； 将所述待处理 的结节图像和所述参考结节图像输入至图像配准网络模型， 得到所述图 像配准网络模型输出的候选结节图像； 分别确定所述 候选结节图像中的结节和所述 参考结节图像中的结节； 基于所述候选结节图像中的结节和所述参考结节图像中的结节之间的关系， 确定所述 候选结节图像与所述 参考结节图像构成的结节对。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 将待处理的样本结节图像和参 考样本结节图像输入所述图像 配准网络模型； 基于所述图像 配准网络模型的输出确定密集 位移场； 利用所述密集位移场对所述待处理的样本结节图像进行处理， 得到候选样本结节图 像； 确定所述 候选样本结节图像与所述 参考样本结节图像之间的差异； 基于所述差异优化所述图像 配准网络模型的参数。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述待处理 的样本结节图像中第 一像素的 位置等于所述候选样本结节图像中所述第一像素的位置与所述密集位移场中所述第一像 素的位移之和。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述候选样本结节图像与所述参 考样本结节图像之间的差异， 包括： 确定所述参考样本结节图像与所述候选样本结节图像之间， 所有对应相同像素位置处 的像素值的差值平方的平均值。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述候选结节图像中的结节和所 述参考结节图像中的结节之 间的关系， 确定所述候选结节图像与所述参考结节图像构成的 结节对， 包括： 基于所述 候选结节图像中的结节与所述 参考结节图像中的结节构建二分图； 确定所述 二分图中具有连接关系的节点 为候选结节对； 基于所述 候选结节对确定所述结节对。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述候选结节对确定所述结节 对， 包括： 确定所述 候选结节对 包括的两个结节之间的影 像特征差异； 确定所述 候选结节对 包括的两个结节之间的距离 差异； 确定所述候选结节对包括的两个结节之间的影像特征差异和所述候选结节对包括的 两个结节之间的距离 差异的平均值， 为所述 候选结节对 包括的两个结节之间的差异； 基于所述候选结节对包括的两个结节之间的差异， 确定所述二分图中候选结节对包括 的两个结节对应的节点之间的连接边的权值； 基于所述权值构建加权二分图， 确定所述加权二分图中差异性满足预设条件的所述结 节对。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述候选结节对包括的两个结节 之间的影 像特征差异， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114693642 A 2确定所述候选结节对包括的两个结节之间的体积差异、 所述候选结节对包括的两个结 节之间的结节类型差异和所述候选结节对包括的两个结节之间的特征向量差异的加权平 均值， 为所述 候选结节对 包括的两个结节之间的影 像特征差异； 确定所述候选结节对包括的两个结节体积的相对差异， 为所述候选结节对包括的两个 结节之间的体积差异； 基于所述候选结节对包括的两个结节的类型编码的汉明距离， 确定所述候选结节对包 括的两个结节之间的结节类型差异； 基于所述候选结节对包括的两个结节的特征向量的余弦相似度， 确定所述候选结节对 包括的两个结节之间的特 征向量差异。 8.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述候选结节对包括的两个结节 之间的距离 差异， 包括： 确定所述候选结节对包括的两个结节之间的距离和距离 阈值的比值， 为所述候选结节 对包括的两个结节之间的距离 差异。 9.一种结节匹配装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取待处 理的结节图像和参 考结节图像； 输入模块， 用于将所述待处理 的结节图像和所述参考结节图像输入至图像配准网络模 型， 得到所述图像 配准网络模型输出的候选结节图像； 确定模块， 用于分别确定所述候选结节图像中的结节和所述参考结节图像中的结节； 基于所述候选结节图像中的结节和所述参考结节图像中的结节之 间的关系， 确定所述候选 结节图像与所述 参考结节图像构成的结节对。 10.根据权利要求9所述的装置， 其特征在于， 所述输入模块， 还用于将待处理 的样本结 节图像和参 考样本结节图像输入所述图像 配准网络模型； 所述确定模块， 还用于基于所述图像 配准网络模型的输出确定密集 位移场； 所述装置还包括： 处理模块， 用于利用所述密集位移场对所述待处理的样本结节图像 进行处理， 得到候选样本结节图像； 所述确定模块， 还用于确定所述候选样本结节图像与 所述参考样本结节图像之间的差 异； 所述装置还 包括： 优化模块， 用于基于所述差异优化所述图像 配准网络模型的参数。 11.根据权利要求10所述的装置， 其特征在于， 所述待处理 的样本结节图像中第 一像素 的位置等于所述候选样本结节图像中所述第一像素的位置与所述密集位移场中所述第一 像素的位移之和。 12.根据权利要求10所述的装置， 其特征在于， 所述确定模块， 具体用于确定所述参考 样本结节图像与所述候选样本结节图像之 间， 所有对应相同像素位置处的像素值的差值平 方的平均值。 13.根据权利要求9所述的装置， 其特征在于， 所述确定模块， 具体用于基于所述候选结 节图像中的结节与所述参考结节图像中的结节构建二分图； 确定所述二分图中具有连接关 系的节点 为候选结节对； 基于所述 候选结节对确定所述结节对。 14.根据权利要求13所述的装置， 其特征在于， 所述确定模块， 具体用于确定所述候选 结节对包括的两个结节之 间的影像特征差异； 确定所述候选结节对包括的两个结节之 间的权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114693642 A 3