[發明專利]一種新型肺病智能輔助檢測方法和系統

在審

• 申請號: 201910059790.3
• 申請日: 2019-01-22
• 公開（公告）號: CN109528152A
• 公開（公告）日: 2019-03-29
• 發明（設計）人: 馮向軍
• 申請（專利權）人: 湖南蘭茜生物科技有限公司
• 主分類號: A61B1/267
• 分類號: A61B1/267;G16H30/40;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種新型肺病智能輔助檢測方法和系統，涉及肺癌智能輔助診斷領域，包括：首先獲取支氣管鏡檢查圖像；然后采用預先訓練的初始神經網絡作為本次建模的神經網絡；采用順序微調法對上述步驟獲取的所述神經網絡按照網絡結構的順序，通過調整所述神經網絡的網絡參數，微調所述神經網絡的各層網絡，并利用加權交叉熵作為成本函數來更新所述網絡參數，最后，獲取肺病檢測模型。本發明所通過基于遷移學習，在神經網絡之上使用一種新穎的遷移學習方法：順序微調法，以便構建的一種用于支氣管鏡的計算機輔助診斷系統，大大地提高支氣管鏡檢查中肺病診斷準確性，幫助醫生更加有選擇性地進行活組織檢查，并提供診斷意見供醫生參考。

技術領域

本發明主要涉及肺癌智能輔助診斷領域，特別是涉及一種新型肺病智能輔助檢測方法和系統。

背景技術

肺癌也稱為支氣管肺癌，因為約95％的原發性肺癌源自支氣管粘膜。肺癌是最致命的癌癥，五年生存率為18.1％(基于2007-2013SEER數據庫)。2014年，估計美國有527,228人患有支氣管肺癌。在中國，肺癌是最常見的癌癥，也是癌癥死亡的主要原因，尤其是城市男性。氣管、支氣管和肺癌(肺結核L)死亡人數為546,259，約占2013年全球范圍內1,639,646例死亡人數的三分之一。來自肺部的發展中國家的另一個嚴重健康問題是結核病(肺結核)。中國占全球結核病負擔的10％以上。胸部X光是一種廉價且快速的成像設備，通常用于肺部疾病的診斷，包括肺炎，肺結核，肺氣腫和癌癥。它對緊急情況特別有用。通過非常小劑量的輻射，X射線產生胸部和肺部的2D投影圖像。然而，由于其在3D中可視化肺的限制，它逐漸被提供3D成像的胸部CT取代。胸部CT廣泛用于肺結節檢測。胸部CT的缺點是其相對較高的輻射。然而，在發展中國家，胸部X射線仍被用作結核病篩查或診斷的主要工具。

支氣管鏡檢查作為呼吸內科重要的檢查方式，在肺病患者的診斷和治療中起著關鍵作用。在進行支氣管鏡檢查時，醫生必須根據鏡下圖像的表征，立即決定是否要進行活檢。由于活檢可能導致肺組織無法控制甚至危及生命的出血，醫生需要慎重選擇活檢。

發明內容

有鑒于現有技術的一部分缺陷，本發明所要解決的技術問題是提供一種新型肺病智能輔助檢測方法和系統，旨在為了幫助醫生更加有選擇性地進行活組織檢查并提供第二個診斷意見。

為實現上述目的，本發明提供了一種新型肺病智能輔助檢測方法，所述方法包括：

步驟S1、獲取疑似患有肺部疾病的患者的支氣管鏡檢查圖像；

步驟S2、采用預先訓練的初始神經網絡作為本次建模的神經網絡；

步驟S3、采用順序微調法對上述步驟獲取的所述神經網絡按照網絡結構的順序，通過調整所述神經網絡的網絡參數，微調所述神經網絡的各層網絡；所述網絡參數包括訓練階段數n、神經網絡層數m、執行步數x；所述神經網絡包括m層，并采用n個訓練階段進行訓練，每一步順序微調包括x個執行步數；

步驟S4、通過使用加權交叉熵作為成本函數來更新所述網絡參數，以便更新所述神經網絡；

步驟S5、獲取經上述步驟多次調整后的所述神經網絡為所需的肺病檢測模型。

在一具體實施方式中，所述步驟S1中，所述患者的年齡為18至70歲，在所述患者的肝測試、腎測試和/或血液測試中，中性粒細胞計數>2.0g/l，Hb>9g/l，血小板計數>100g/l，AST和ALT>0.5ULN，肺結核IL<1.5ULN，和Cr<1.0ULN。

在一具體實施方式中，在所述步驟S2中，所述神經網絡為DenseNet構架；所述神經網絡通過使用少于一半的參數和大約一半的每秒浮點運算。