摘要
本发明公开了一种基于常规增强CT的结直肠癌检测方法及装置,方法包括:收集腹部CT图像的数据集,对数据集进行预处理;对腹部CT图像的结直肠和结直肠癌分别进行标注,作为检测模型的真实标签;构建检测模型,所述检测模型使用nnUNet作为像素级结直肠和结直肠癌分割的骨干网络,同时结合一个辅助分类分支以整合来自nnUNet的多尺度特征,实现patch级别的分类;对所述检测模型进行训练,训练时以分割损失和分类损失之和为总损失;利用训练完成的检测模型进行结直肠癌检测,当检测的肿瘤体积超过设定的截断值则检测成功。本发明提高了结直肠癌定位和分割的鲁棒性和准确性,大大节约了人力成本。