[發(fā)明專利]一種數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練方法及訓(xùn)練設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811162121.0
• 申請(qǐng)日: 2018-09-30
• 公開（公告）號(hào): CN109411057A
• 公開（公告）日: 2019-03-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄭超;肖月庭;陽光
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 數(shù)坤（北京）網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號(hào): G16H30/20
• 分類號(hào): G16H30/20
• 代理公司: 北京樂知新創(chuàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11734
• 代理人: 李杏

本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練方法，所述方法應(yīng)用于一訓(xùn)練設(shè)備，所述方法包括：所述訓(xùn)練設(shè)備接收多個(gè)案例的電子計(jì)算機(jī)掃描(CT)數(shù)據(jù)；所述訓(xùn)練設(shè)備利用至少一個(gè)模型結(jié)構(gòu)，對(duì)所接收到的每個(gè)案例的CT數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到對(duì)應(yīng)于每個(gè)案例的CT數(shù)據(jù)的訓(xùn)練模型；所述訓(xùn)練設(shè)備利用對(duì)應(yīng)每個(gè)案例所屬類型的參考模型，來與所述對(duì)應(yīng)于每個(gè)案例的CT數(shù)據(jù)的訓(xùn)練模型進(jìn)行對(duì)比，得到對(duì)比結(jié)果；當(dāng)所述對(duì)比結(jié)果滿足特定評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)，將所述訓(xùn)練模型確定為目標(biāo)模型；在將訓(xùn)練模型篩選為目標(biāo)模型之后，所述訓(xùn)練設(shè)備將目標(biāo)模型篩選為最終輸出模型，以解決冠脈分割技術(shù)的自動(dòng)化訓(xùn)練以及在訓(xùn)練過程中選出最優(yōu)模型的問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及智慧醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練方法及訓(xùn)練設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，人類對(duì)生命健康的認(rèn)知不斷提高，對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)有著極大的期盼。冠脈疾病的醫(yī)療水平和預(yù)防技術(shù)也是其中較為關(guān)注的話題，這兩方面的研究都離不開冠脈建模。因此，自動(dòng)化冠脈重建具有重要的臨床價(jià)值和實(shí)際意義。

在現(xiàn)有技術(shù)中，技術(shù)人員或醫(yī)務(wù)人員都側(cè)重在冠脈建模、冠脈分割和分割算法等方面的研究。在冠脈建模過程中，有一個(gè)模型自動(dòng)化訓(xùn)練的分支，該分支旨在分析自動(dòng)冠脈分割的模型，選出最優(yōu)方案，以便對(duì)患者們的原始電子計(jì)算機(jī)掃描(CT)數(shù)據(jù)做出更好的預(yù)測，輔助醫(yī)務(wù)人員完成診斷工作或自主完成其中的一部分診斷工作。

然而后續(xù)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的整理與分析并沒有形成有效合力，這部分工作只能交給資深的醫(yī)務(wù)人員來處理，使得就醫(yī)成本大幅增加，醫(yī)療效率大打折扣。同時(shí)，這種醫(yī)療效果的最終準(zhǔn)確度也不好把控，難以滿足當(dāng)今社會(huì)的需求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明為了解決現(xiàn)有技術(shù)中一般冠脈分割技術(shù)無法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化訓(xùn)練以及在訓(xùn)練過程中選出最優(yōu)模型的問題，提供一種有關(guān)冠脈分割的數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練方法及訓(xùn)練設(shè)備。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取下述技術(shù)方案：一種數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練方法，所述方法應(yīng)用于一訓(xùn)練設(shè)備，所述方法包括：所述訓(xùn)練設(shè)備接收多個(gè)案例(case)的CT數(shù)據(jù)；所述訓(xùn)練設(shè)備利用至少一個(gè)模型結(jié)構(gòu)，對(duì)所接收到的每個(gè)案例的CT數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到對(duì)應(yīng)于每個(gè)案例的CT數(shù)據(jù)的訓(xùn)練模型；所述訓(xùn)練設(shè)備利用對(duì)應(yīng)每個(gè)案例所屬類型的參考模型，來與所述對(duì)應(yīng)于每個(gè)案例的CT數(shù)據(jù)的訓(xùn)練模型進(jìn)行對(duì)比，得到對(duì)應(yīng)于每個(gè)訓(xùn)練模型的對(duì)比結(jié)果；當(dāng)所述對(duì)比結(jié)果滿足特定評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)，將所述訓(xùn)練模型確定為目標(biāo)模型。

根據(jù)本發(fā)明一實(shí)施方式，當(dāng)所述訓(xùn)練設(shè)備接收多個(gè)案例的CT數(shù)據(jù)時(shí)，所述訓(xùn)練設(shè)備對(duì)每個(gè)案例進(jìn)行結(jié)果預(yù)測，得到對(duì)應(yīng)于每個(gè)案例的預(yù)測結(jié)果；所述訓(xùn)練設(shè)備根據(jù)所得到的對(duì)應(yīng)于每個(gè)案例的預(yù)測結(jié)果來對(duì)每個(gè)案例進(jìn)行合格性標(biāo)記。

根據(jù)本發(fā)明一實(shí)施方式，在所述訓(xùn)練設(shè)備根據(jù)所得到的對(duì)應(yīng)于每個(gè)案例的預(yù)測結(jié)果來對(duì)每個(gè)案例進(jìn)行合格性標(biāo)記之后，所述方法還包括：所述訓(xùn)練設(shè)備分別對(duì)相鄰兩次訓(xùn)練的案例的總量、不合格案例的總量、各類不合格的案例的數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

根據(jù)本發(fā)明一實(shí)施方式，所述方法還包括：所述訓(xùn)練設(shè)備根據(jù)所得到的統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行案例配比的微調(diào)。

根據(jù)本發(fā)明一實(shí)施方式，在所述訓(xùn)練設(shè)備利用至少一個(gè)模型結(jié)構(gòu)，對(duì)所接收到的每個(gè)案例的CT數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到對(duì)應(yīng)于每個(gè)案例的CT數(shù)據(jù)的訓(xùn)練模型之前，所述方法還包括：所述訓(xùn)練設(shè)備利用預(yù)置的超參數(shù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模擬結(jié)構(gòu)三者進(jìn)行排列組合，以形成所述模型結(jié)構(gòu)。

根據(jù)本發(fā)明一實(shí)施方式，在當(dāng)所述對(duì)比結(jié)果滿足特定評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)，將所述訓(xùn)練模型確定為目標(biāo)模型之后，所述方法還包括：從所得到目標(biāo)模型中選取評(píng)價(jià)指標(biāo)最高的模型，作為最終輸出模型。