[發(fā)明專利]一種乳腺影像病灶識別的方法及裝置

有效

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• 申請日: 2018-10-16
• 公開（公告）號: CN109363697B
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發(fā)明（設計）人: 魏子昆;華銥煒;蔡嘉楠
• 申請（專利權）人: 杭州依圖醫(yī)療技術有限公司
• 主分類號: A61B6/00
• 分類號: A61B6/00
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 黃志華

本發(fā)明實施例提供一種乳腺影像病灶識別的方法及裝置，涉及機器學習技術領域，該方法包括：獲取乳腺影像，將所述乳腺影像輸入至特征提取模塊中，獲取所述乳腺影像不同尺寸的特征圖像；針對所述乳腺影像的不同尺寸的特征圖像中的任意一個特征圖像，從所述特征圖像中確定出乳腺病灶識別框；根據(jù)從各特征圖像中確定出的乳腺病灶識別框，確定乳腺影像的乳腺病灶。

技術領域

本發(fā)明實施例涉及機器學習技術領域，尤其涉及一種乳腺影像病灶識別的方法及裝置。

背景技術

目前，乳腺影像可以利用低劑量的X光檢查人類的乳房，它能偵測各種乳房腫瘤、囊腫等病灶，有助于早期發(fā)現(xiàn)乳癌，并降低其死亡率。乳腺影像是一種有效的檢測方法，可以用于診斷多種女性乳腺相關的疾病。當然，其中最主要的使用還是在乳腺癌，尤其是早期乳腺癌的篩查上。因此若能有效的檢測出乳腺影像上各種乳腺癌早期表現(xiàn)，對醫(yī)生的幫助是巨大的。

當患者拍攝乳腺影像之后，醫(yī)生通過個人經驗判斷乳腺影像中的病灶，該方法效率較低，并且存在較大的主觀性。

發(fā)明內容

本發(fā)明實施例提供一種乳腺影像病灶識別的方法及裝置，用于解決現(xiàn)有技術中通過醫(yī)生經驗判斷乳腺影像中乳腺病灶的方法效率低的問題。

本發(fā)明實施例提供了一種乳腺影像病灶識別的方法，包括：

獲取乳腺影像；

將所述乳腺影像輸入至特征提取模塊中，獲取所述乳腺影像不同尺寸的特征圖像；所述特征提取模塊包括N個卷積模塊；所述N個卷積模塊為下采樣卷積塊和/或上采樣卷積塊；每個下采樣卷積塊或上采樣卷積塊提取的特征圖像的尺寸均不同，所述N個卷積模塊的每個卷積模塊中包括第一卷積層、第二卷積層；所述第一卷積層輸出的特征圖像的個數(shù)小于所述第一卷積層輸入的特征圖像的個數(shù)；所述第二卷積層輸出的特征圖像的個數(shù)大于所述第一卷積層輸出的特征圖像的個數(shù)；N大于0；

針對所述乳腺影像的不同尺寸的特征圖像中的任意一個特征圖像，從所述特征圖像中確定出乳腺病灶識別框；

根據(jù)從各特征圖像中確定出的乳腺病灶識別框，確定乳腺影像的乳腺病灶。

一種可能的實現(xiàn)方式，所述獲取所述乳腺影像的不同尺寸的特征圖像，包括：

將所述乳腺影像依次通過N/2個下采樣卷積塊提取N/2個所述乳腺影像的第一特征圖像；

將第N/2個下采樣卷積塊輸出的第一特征圖像依次通過N/2個上采樣卷積塊提取N/2個所述乳腺影像的第二特征圖像，每個上采樣卷積塊提取的第二特征圖像的尺寸均不同；

將尺寸相同的第一特征圖像和第二特征圖像合并后，確定N個所述乳腺影像的不同尺寸的特征圖像。

一種可能的實現(xiàn)方式，所述特征處理模塊之前還包括特征預處理模塊；所述將所述乳腺影像輸入至特征提取模塊之前，還包括：

將所述乳腺影像輸入至所述特征預處理模塊中，所述特征預處理模塊包括一個卷積層，一個BN層，一個Relu層和一個池化層；所述特征預處理模塊的卷積核大小大于所述N個卷積模塊中的卷積核的大小；

或者，所述特征預處理模塊包括連續(xù)的多個卷積層，一個BN層，一個Relu層和一個池化層；所述特征預處理模塊的卷積核大小與所述N個卷積模塊中的最大的卷積核的大小相等。

一種可能的實現(xiàn)方式，所述將所述乳腺影像輸入至特征提取模塊之前，還包括：

獲取所述乳腺影像的原始文件；

在所述乳腺影像的原始文件中選取至少一組窗寬窗位，并獲取所述至少一組窗寬窗位對應的圖片格式的乳腺影像；

根據(jù)所述至少一組窗寬窗位對應的圖片格式的乳腺影像，作為輸入至所述特征提取模塊的乳腺影像。