[發(fā)明專利]基于深度學(xué)習(xí)的身體部位自動(dòng)識(shí)別磁共振掃描方法與裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710447366.7
• 申請(qǐng)日: 2017-06-14
• 公開（公告）號(hào): CN107292257A
• 公開（公告）日: 2017-10-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 梁棟;王珊珊;鄭海榮;劉新;譚莎
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳先進(jìn)技術(shù)研究院
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 上海勝康律師事務(wù)所31263
• 代理人: 李獻(xiàn)忠,張靜

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的身體部位自動(dòng)識(shí)別磁共振掃描方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1)利用線下的身體不同部位的磁共振圖像數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練初始網(wǎng)絡(luò)模型，習(xí)得自動(dòng)識(shí)別身體部位的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)模型作為分類器；

S2)利用在S1)中習(xí)得的分類器，對(duì)線上磁共振掃描身體部位的數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，得到分類結(jié)果；以及

S3)根據(jù)識(shí)別到的部位自動(dòng)設(shè)置磁共振掃描序列，根據(jù)在S2)中獲得的分類結(jié)果，自動(dòng)調(diào)用磁共振掃描序列，完成對(duì)待掃部位的掃描過程。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的身體部位自動(dòng)識(shí)別磁共振掃描方法，其特征在于，步驟S1)包括以下步驟：

S11)收集身體不同部位的磁共振圖像數(shù)據(jù)集，將收集到的磁共振圖像數(shù)據(jù)集中的部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記作為標(biāo)簽集，將所述部分?jǐn)?shù)據(jù)作為校驗(yàn)集，將磁共振圖像數(shù)據(jù)集中的其它數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集；

S12)對(duì)所述磁共振圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理；

S13)創(chuàng)建包括逐層連接的輸入層、若干個(gè)隱含層和輸出層的初始網(wǎng)絡(luò)模型，在所述輸入層輸入經(jīng)歸一化的所述訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)，將在網(wǎng)絡(luò)模型上正向傳播輸出的結(jié)果與所述標(biāo)簽集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差測量，根據(jù)誤差測量結(jié)果調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)模型，確定最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)模型作為分類器。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于深度學(xué)習(xí)的身體部位自動(dòng)識(shí)別磁共振掃描方法，其特征在于，在步驟S11)中，所述標(biāo)簽集包括磁共振圖像數(shù)據(jù)集中的所有身體不同部位的數(shù)據(jù)，用標(biāo)簽集中的標(biāo)簽標(biāo)記身體不同部位，所述校驗(yàn)集中的數(shù)據(jù)數(shù)量小于所述訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)數(shù)量。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于深度學(xué)習(xí)的身體部位自動(dòng)識(shí)別磁共振掃描方法，其特征在于，將收集到的涉及一個(gè)身體部位的M個(gè)磁共振圖像數(shù)據(jù)中的M_L個(gè)部分磁共振圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記以作為標(biāo)簽集，其中，所述部分磁共振圖像數(shù)據(jù)的數(shù)量M_L小于所述磁共振圖像數(shù)據(jù)總數(shù)量M的10％。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于深度學(xué)習(xí)的身體部位自動(dòng)識(shí)別磁共振掃描方法，其特征在于，所述部分磁共振圖像數(shù)據(jù)的數(shù)量M_L小于所述磁共振圖像數(shù)據(jù)總數(shù)量M的5％。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于深度學(xué)習(xí)的身體部位自動(dòng)識(shí)別磁共振掃描方法，其特征在于，所述部分磁共振圖像數(shù)據(jù)的數(shù)量M_L小于所述磁共振圖像數(shù)據(jù)總數(shù)量M的1％。

7.根據(jù)權(quán)利要求4-6中任一項(xiàng)所述的基于深度學(xué)習(xí)的身體部位自動(dòng)識(shí)別磁共振掃描方法，其特征在于，將收集到的涉及另一身體部位的N個(gè)磁共振圖像數(shù)據(jù)中的N_L個(gè)部分磁共振圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記以作為標(biāo)簽集，

其中，涉及所述另一身體部位的所述部分磁共振圖像數(shù)據(jù)的數(shù)量N_L占磁共振圖像數(shù)據(jù)總數(shù)量N的比例等于涉及所述一個(gè)身體部位的所述部分磁共振圖像數(shù)據(jù)的數(shù)量M_L占磁共振圖像數(shù)據(jù)總數(shù)量M的比例。

8.根據(jù)權(quán)利要求4-6中任一項(xiàng)所述的基于深度學(xué)習(xí)的身體部位自動(dòng)識(shí)別磁共振掃描方法，其特征在于，將收集到的涉及另一身體部位的N個(gè)磁共振圖像數(shù)據(jù)中的N_L個(gè)部分磁共振圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記以作為標(biāo)簽集，

其中，涉及所述另一身體部位的所述部分磁共振圖像數(shù)據(jù)的數(shù)量N_L占所述磁共振圖像數(shù)據(jù)總數(shù)量N的比例不同于涉及所述一個(gè)身體部位的所述部分磁共振圖像數(shù)據(jù)的數(shù)量M_L占所述磁共振圖像數(shù)據(jù)總數(shù)量M的比例。

9.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于深度學(xué)習(xí)的身體部位自動(dòng)識(shí)別磁共振掃描方法，其特征在于，在步驟S13)中，確定最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)模型是通過利用反向傳播和梯度下降法調(diào)節(jié)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型的超參數(shù)以獲得最終超參數(shù)，利用所述最終超參數(shù)建立最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)模型作為分類器。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的身體部位自動(dòng)識(shí)別磁共振掃描方法，其特征在于，在步驟S2)中，在利用分類器對(duì)線上磁共振掃描身體不同部位的數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別之前，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

11.根據(jù)權(quán)利要求2或10所述的基于深度學(xué)習(xí)的身體部位自動(dòng)識(shí)別磁共振掃描方法，其特征在于，所述歸一化處理是對(duì)圖像分辨率、感興趣視野尺寸和圖像角度進(jìn)行統(tǒng)一。