[發明專利]一種心肌MRI圖像分類系統

在審

• 申請號: 201910149718.X
• 申請日: 2019-02-26
• 公開（公告）號: CN109886346A
• 公開（公告）日: 2019-06-14
• 發明（設計）人: 陳玉成;李孝杰;吳錫
• 申請（專利權）人: 四川大學華西醫院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 成都高遠知識產權代理事務所(普通合伙) 51222
• 代理人: 李安霞;曾克

本發明公開一種心肌MRI圖像分類系統，包括：圖像預處理模塊，圖像分類模塊；圖像預處理模塊用于獲取原始心肌MRI圖像，并對其進行預處理，獲取二維數據集；二維數據集中包含原始心肌MRI圖像的原始特征；圖像分類模塊為訓練后的卷積神經網絡，包括：卷積模塊、殘差模塊、注意力模塊和全連接層；卷積模塊用于對二維數據集進行特征提取，獲取深層特征；殘差模塊用于將深層特征與原始特征相融合；注意力模塊用于對融合特征中的目標特征進行加強，并對非目標特征進行抑制；全連接層用于對注意力模塊的輸出特征進行整合后，輸出分類結果。本發明提供的技術方案，能夠對心肌MRI圖像進行自動、準確地分類，輔助醫生進行擴張性心肌病的診斷。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種心肌MRI圖像分類系統。

背景技術

圖像分類是計算機視覺任務中最重要的任務之一，也是其他高級視覺任務的基礎，例如，對象跟蹤和目標行為分析等。在醫學圖像任務中，醫學圖像分類能夠為臨床診斷和治療提供可靠的依據。例如，擴張性心肌病(Dilated Cardiomyopathy，DCM)是一種常見的心肌疾病，臨床上對該疾病的診斷需要借助于磁共振成像(Magnetic Resonancelmaging，MRI)技術，即通過對患者心肌的MRI圖像進行分析，判斷患者是否患有擴張性心肌病。

在醫學圖像分類算法出現以前，醫生在對心肌MRI圖像進行分析時，完全憑借人工診斷，而人工診斷的方式不僅繁瑣、效率低，而且診斷結果的準確程度完全取決于醫生的個人經驗和專業程度。現有的醫學圖像分類算法雖然也能對MRI圖像進行分類，但大多數分類結果不盡人意，醫生在圖像分析過程中，仍然起主導作用。因此，如何對MRI圖像進行自動且精確地分類，進而自動判斷某一心肌MRI圖像為事發或非事發圖像，是目前需要解決的問題。

發明內容

本發明旨在提供一種心肌MRI圖像分類系統，能夠對心肌MRI圖像進行自動、準確地分類，輔助醫生進行擴張性心肌病的診斷。

為達到上述目的，本發明采用的技術方案如下：

一種心肌MRI圖像分類系統，包括：圖像預處理模塊，圖像分類模塊；所述圖像預處理模塊用于獲取原始心肌MRI圖像，對所述原始心肌MRI圖像進行預處理，獲取二維數據集；所述二維數據集中包含所述原始心肌MRI圖像的原始特征；所述圖像分類模塊為訓練后的卷積神經網絡，所述訓練后的卷積神經網絡包括卷積模塊、殘差模塊、注意力模塊和全連接層；所述卷積模塊用于對所述二維數據集進行特征提取，獲取所述原始心肌MRI圖像的深層特征；所述殘差模塊用于將所述深層特征與所述原始特征相融合，獲取融合特征；所述注意力模塊用于對所述融合特征中的目標特征進行加強，并對所述融合特征中的非目標特征進行抑制；所述全連接層用于對所述注意力模塊的輸出特征進行整合后，輸出所述二維數據集的分類結果。

優選地，所述圖像預處理模塊包括：采樣單元，用于對所述原始心肌MRI圖像進行采樣，獲取預定分辨率的采樣圖像；歸一化單元，用于對所述采樣圖像進行歸一化處理，獲取歸一化圖像；剪裁單元，用于對所述歸一化圖像進行剪裁，獲取預定尺寸的剪裁圖像；轉換單元，用于對所述剪裁圖像進行轉換，獲取所述二維數據集。

優選地，所述卷積模塊包括7層依次連接的卷積層；所述殘差模塊包括3層依次連接的殘差層，每個所述殘差層由一個卷積層和一個跳躍連接組成；所述注意力模塊有兩個。

進一步地，對所述卷積神經網絡的訓練方法為：人工標注訓練用心肌MRI圖像，獲取標簽數據；所述圖像預處理模塊還用于對所述標簽數據進行預處理，獲取訓練樣本；將所述訓練樣本輸入卷積神經網絡，采用前向傳播算法對卷積神經網絡進行訓練；訓練過程中，卷積神經網絡的全連接層輸出所述訓練樣本是否為事發的概率分布；計算所述概率分布與所述標簽數據之間的誤差；根據所述誤差，采用SGD優化函數對訓練中的卷積神經網絡進行優化，直到所述誤差低于預定閾值。