[發(fā)明專利]一種醫(yī)學(xué)影像輔助診斷及半監(jiān)督樣本生成系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710737538.4 | 申請日: | 2017-08-24 |
| 公開(公告)號: | CN107563383A | 公開(公告)日: | 2018-01-09 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 程國華;徐攀;何林陽;謝瑋宜;季紅麗 | 申請(專利權(quán))人: | 杭州健培科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/34 | 分類號: | G06K9/34;G06K9/62;G06N3/08;G06F19/00 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 310018 浙江省杭*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 醫(yī)學(xué)影像 輔助 診斷 監(jiān)督 樣本 生成 系統(tǒng) | ||
1.一種醫(yī)學(xué)影像輔助診斷及半監(jiān)督樣本生成系統(tǒng),其特征在于,包括如下步驟:
a) 結(jié)節(jié)檢測:利用現(xiàn)有基于深度學(xué)習(xí)的肺結(jié)節(jié)自動檢測模塊,對CT影像序列進行結(jié)節(jié)檢測,得到所有疑似肺結(jié)節(jié)的位置;
b) 醫(yī)生指導(dǎo):將肺結(jié)節(jié)檢測結(jié)果可視化輸出到醫(yī)生端,醫(yī)生對漏檢的結(jié)節(jié)內(nèi)部標(biāo)記關(guān)注點,剔除錯檢的疑似結(jié)節(jié),并將關(guān)注點坐標(biāo)反饋至語義標(biāo)注生成模塊;
c) 語義標(biāo)注生成:根據(jù)醫(yī)生標(biāo)記的關(guān)注點,提取感興趣區(qū)域,利用語義標(biāo)注生成模塊,生成感興趣區(qū)域肺結(jié)節(jié)的語義標(biāo)注;
d) 樣本生成:將生成的語義標(biāo)注反饋到醫(yī)生端,醫(yī)生判斷生成的語義標(biāo)注是否合格并對結(jié)果進行必要的調(diào)整,將醫(yī)生反饋后的樣本存入樣本庫;
e) 在線學(xué)習(xí):基于深度學(xué)習(xí)的結(jié)節(jié)檢測模塊、語義分割模塊提取樣本庫中的樣本,利用新樣本在線更新模型參數(shù),不斷迭代模型,達(dá)到更好的效果。
2.如權(quán)利要求1所述的一種醫(yī)學(xué)影像輔助診斷及半監(jiān)督樣本生成系統(tǒng),其特征在于,所述步驟b)中,醫(yī)生根據(jù)臨床經(jīng)驗,剔除錯檢的疑似肺結(jié)節(jié),在漏檢的結(jié)節(jié)內(nèi)部標(biāo)記一個關(guān)注點,而無須對結(jié)節(jié)半徑、輪廓進行標(biāo)注。
3.如權(quán)利要求1所述的一種醫(yī)學(xué)影像輔助診斷及半監(jiān)督樣本生成系統(tǒng),其特征在于,所述步驟b)中,將醫(yī)生根據(jù)臨床經(jīng)驗標(biāo)記的關(guān)注點坐標(biāo)反饋至語義標(biāo)注生成模塊,利用醫(yī)生標(biāo)記的關(guān)注點對語義標(biāo)注生成模塊進行半監(jiān)督式少量指導(dǎo)。
4.如權(quán)利要求1所述的一種醫(yī)學(xué)影像輔助診斷及半監(jiān)督樣本生成系統(tǒng),其特征在于,所述步驟c)中,只需根據(jù)醫(yī)生標(biāo)記的關(guān)注點,提取感興趣區(qū)域,而無須利用結(jié)節(jié)半徑、輪廓等信息。
5.如權(quán)利要求1所述的一種醫(yī)學(xué)影像輔助診斷及半監(jiān)督樣本生成系統(tǒng),其特征在于,所述步驟c)中語義標(biāo)注生成模塊,是指利用基于深度學(xué)習(xí)的語義分割模型生成感興趣區(qū)域的語義標(biāo)注。
6.如權(quán)利要求5所述的基于深度學(xué)習(xí)的語義分割模型,其特征在于,利用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對感興趣區(qū)域的肺結(jié)節(jié)提取多種尺度的卷積特征;融合感興趣區(qū)域的肺結(jié)節(jié)多尺度卷積特征,利用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征重構(gòu);其最終結(jié)果為關(guān)注點處肺結(jié)節(jié)的語義標(biāo)注,含有肺結(jié)節(jié)精確的輪廓以及肺結(jié)節(jié)的征象,即鈣化區(qū)域、毛刺和棘突區(qū)域、空洞和空泡區(qū)域、分葉區(qū)域。
7.如權(quán)利要求1所述的一種醫(yī)學(xué)影像輔助診斷及半監(jiān)督樣本生成系統(tǒng),其特征在于,所述步驟b)-d)形成閉環(huán)互動,是指醫(yī)生通過對結(jié)節(jié)檢測結(jié)果經(jīng)過少量指導(dǎo),再根據(jù)醫(yī)生的指導(dǎo)結(jié)果進行語義標(biāo)注,然后將語義標(biāo)注結(jié)果反饋至醫(yī)生,醫(yī)生對該結(jié)果進行評價和微調(diào)并反饋至樣本庫。
8.如權(quán)利要求1所述的一種醫(yī)學(xué)影像輔助診斷及半監(jiān)督樣本生成系統(tǒng),其特征在于,所述步驟d)中,將醫(yī)生判斷合格的語義標(biāo)注存入樣本庫;將不準(zhǔn)確的語義標(biāo)注經(jīng)醫(yī)生調(diào)整后合格的樣本存入樣本庫。
9.如權(quán)利要求1所述的一種醫(yī)學(xué)影像輔助診斷及半監(jiān)督樣本生成系統(tǒng),其特征在于,所述步驟e)中,基于深度學(xué)習(xí)的肺結(jié)節(jié)檢測模塊、語義標(biāo)注生成模塊具有在線學(xué)習(xí)新樣本的功能,可以不斷利用半監(jiān)督樣本生成系統(tǒng)所生成的樣本更新內(nèi)部模型參數(shù),獲得更優(yōu)的性能。
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