[發(fā)明專利]一種癌癥醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)處理方法、系統(tǒng)、裝置和存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811611511.1
• 申請日: 2018-12-27
• 公開（公告）號: CN109785300A
• 公開（公告）日: 2019-05-21
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 高英;羅雄文;王錦杰;成昱霖
• 申請（專利權(quán)）人: 華南理工大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04
• 代理公司: 廣州嘉權(quán)專利商標事務(wù)所有限公司 44205
• 代理人: 胡輝

1.一種癌癥醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，包括以下步驟：

將待處理的癌癥醫(yī)學(xué)圖像輸入到預(yù)先建立的病灶區(qū)域分割模型，獲得所述病灶區(qū)域分割模型輸出的病灶區(qū)域圖像標識結(jié)果；

對從癌癥醫(yī)學(xué)圖像裁剪出的病灶區(qū)域圖像進行多次不同標準的濾波處理；

將未經(jīng)濾波處理的病灶區(qū)域圖像和多次濾波處理的結(jié)果進行通道堆疊；

將通道堆疊的結(jié)果輸入到預(yù)先建立的特征提取模型，獲得所述特征提取模型輸出的病理特征向量；所述病理特征向量帶有通道堆疊的結(jié)果的深度特征信息；

使用特征篩選算法從所獲得的病理特征向量中篩選出目標特征；

將目標特征輸入到多層感知機中，獲得所述多層感知機輸出的癌癥生物標記狀態(tài)指標值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種癌癥醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，在將待處理的癌癥醫(yī)學(xué)圖像輸入到預(yù)先建立的病灶區(qū)域分割模型這一步驟前，對所述癌癥醫(yī)學(xué)圖像進行0-1歸一化處理。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種癌癥醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述多次不同標準的濾波處理具體包括對比度增強濾波處理和邊緣信息增強濾波處理。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種癌癥醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述特征篩選算法具體包括以下步驟：

利用公式計算病理特征向量中所包含的各病理特征的分數(shù)；式中，fisher_score(f_i)為第i個病理特征f_i的分數(shù)，n_j表示第j個類別的樣本數(shù)，μ_i表示病理特征f_i的均值，μ_ij表示第j個類別的樣本中病理特征f_i的均值，表示第j個類別的樣本中病理特征f_i的方差，c表示標簽的類別總數(shù)；

按計算得到的分數(shù)的降序?qū)Ω鞑±硖卣鬟M行排列；

將排在前列的病理特征作為目標特征進行輸出。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種癌癥醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述病灶區(qū)域分割模型是通過以下步驟預(yù)先建立的：

對多張標準醫(yī)學(xué)圖像進行逐像素的分析，從而構(gòu)建各標準醫(yī)學(xué)圖像對應(yīng)的標簽；所述標簽為標注在各標準醫(yī)學(xué)圖像上的病灶區(qū)域和生物標記狀態(tài)；

將一部分標準醫(yī)學(xué)圖像及其對應(yīng)的標簽組建訓(xùn)練集，將另一部分標準醫(yī)學(xué)圖像及其對應(yīng)的標簽組建測試集；

使用所述訓(xùn)練集和測試集對基于UNet的分割網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和測試，從而得到病灶區(qū)域分割模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種癌癥醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述訓(xùn)練集包含的標準醫(yī)學(xué)圖像與測試集包含的標準醫(yī)學(xué)圖像的數(shù)量之比為2:1。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種癌癥醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述基于UNet的分割網(wǎng)絡(luò)包括由多個卷積模塊串接組成的編碼階段；各所述卷積模塊均對應(yīng)有各自的Attention模塊；各所述Attention模塊依次串接；各Attention模塊用于接收上一Attention模塊的輸出結(jié)果以及對應(yīng)卷積模塊的上采樣結(jié)果，并對所接收的內(nèi)容進行像素權(quán)重調(diào)整后進行輸出。

8.一種癌癥醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其特征在于，包括：

病灶區(qū)域分割模塊，用于將待處理的癌癥醫(yī)學(xué)圖像輸入到預(yù)先建立的病灶區(qū)域分割模型，獲得所述病灶區(qū)域分割模型輸出的病灶區(qū)域圖像標識結(jié)果；

濾波模塊，用于對從癌癥醫(yī)學(xué)圖像裁剪出的病灶區(qū)域圖像進行多次不同標準的濾波處理；

通道堆疊模塊，用于對未經(jīng)濾波處理的病灶區(qū)域圖像和多次濾波處理的結(jié)果進行通道堆疊；

特征提取模塊，用于接收通道堆疊的結(jié)果并輸出病理特征向量；所述病理特征向量帶有通道堆疊的結(jié)果的深度特征信息；

特征篩選模塊，用于從所獲得的病理特征向量中篩選出目標特征；

指標值輸出模塊，用于根據(jù)目標特征輸出癌癥生物標記狀態(tài)指標值。