[發明專利]甲狀腺相關性眼病醫學影像數據處理裝置、方法、計算機可讀存儲介質及終端設備

有效

• 申請號: 201810411596.2
• 申請日: 2018-05-02
• 公開（公告）號: CN108596900B
• 公開（公告）日: 2021-11-30
• 發明（設計）人: 吳聰;金吉成;許明;彭羅漢;陳強德;袁沖
• 申請（專利權）人: 武漢聯合創想科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/70;G06T3/60;G06T3/40;G06N3/08;G06N3/06
• 代理公司: 武漢聚信匯智知識產權代理有限公司 42258
• 代理人: 徐松

1.一種甲狀腺相關性眼病醫學影像數據處理裝置，其特征在于，包括：

原始眼部醫學影像獲取模塊，用于獲取原始眼部醫學影像，其中，所述原始眼部醫學影像根據掃描方向包括水平位圖、矢狀位圖和冠狀位圖；

目標區域選定模塊，用于在所述原始眼部醫學影像中選定左眼眶區域和右眼眶區域作為目標區域；

增強處理模塊，用于針對所述目標區域進行增強處理，得到增強后的眼部醫學影像；

影像集劃分模塊，用于將所述增強后的眼部醫學影像進行劃分，得到相應的眼部醫學影像集，所述眼部醫學影像集包括訓練集；

卷積神經子網絡模塊，包括第一卷積神經子網絡、第二卷積神經子網絡和第三卷積神經子網絡，其中，第一卷積神經子網絡對應所述水平位圖，第二卷積神經子網絡對應所述矢狀位圖，所述第三卷積神經子網絡對應所述冠狀位圖；

數據處理模塊，在應用所述訓練集中的第一卷積神經子網絡、第二卷積神經子網絡和第三卷積神經子網絡進行系統網格訓練后，具備根據再次獲取的眼部醫學影像輸出數據處理結果的能力。

2.根據權利要求1所述的甲狀腺相關性眼病醫學影像數據處理裝置，其特征在于，所述眼部醫學影像集還包括驗證集和測試集，所述訓練集、驗證集和測試集中的所述增強后的眼部醫學影像的數量比為4∶1∶1，其中，

所述驗證集用于驗證所述甲狀腺相關性眼病醫學影像數據處理裝置的準確率；

所述測試集中的眼部醫學影像為待測試眼部醫學影像。

3.根據權利要求1所述的甲狀腺相關性眼病醫學影像數據處理裝置，其特征在于，所述目標區域選定模塊包括：

標準眼位選定模塊，用于在所述原始眼部醫學影像中選定其中一只眼睛所處的區域作為標準眼位區域；

對稱眼位選定模塊，用于以人中為對稱軸，選定與所述標準眼位區域對稱的區域為對稱眼位區域。

4.根據權利要求1所述甲狀腺相關性眼病醫學影像數據處理裝置，其特征在于，所述增強處理模塊對所述目標區域進行增強處理的方法選自旋轉、平移、縮放、剪切中的一種或者幾種。

5.根據權利要求4所述的甲狀腺相關性眼病醫學影像數據處理裝置，其特征在于，所述旋轉、平移、縮放的隨機區間范圍為0～10％，所述剪切的隨機區間范圍為0～20％。

6.根據權利要求1所述的甲狀腺相關性眼病醫學影像數據處理裝置，其特征在于，

所述第一卷積神經子網絡共有3個卷積層和池化層，2個全連接層，卷積層的卷積核數量依層數分別為32、64、128，卷積核大小為3×3，卷積方式為SAME，全連接層的神經元個數依層數分別為1024、512；

所述第二卷積神經子網絡共有2個卷積層和池化層，1個全連接層，卷積層的卷積核數量依層數分別為32、64，卷積核大小為3×3，卷積方式為VALID，全連接層的神經元個數為1024；

所述第三卷積神經子網絡共有2個卷積層和池化層，2個全連接層，卷積層的卷積核數量依層數分別為32、64，卷積核大小為5×5，卷積方式為SAME，全連接層的神經元個數依層數分別為1024、512；

所述池化層均采用2×2最大池化；

所述第一卷積神經子網絡、第二卷積神經子網絡和第三卷積神經子網絡的最后一層為分類層，均采用Sigmoid函數來構造交叉損失函數：

其中，J(θ)表示實際輸出為h_θ(x⁽ⁱ⁾)時的交叉損失函數，m表示樣本數量，h_θ(x⁽ⁱ⁾)表示實際輸出，y⁽ⁱ⁾表示理想輸出。