[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的致癇灶三維自動定位系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910549416.1
• 申請日: 2019-06-24
• 公開（公告）號: CN110390351B
• 公開（公告）日: 2020-07-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 卓成;張沁茗;張騰;廖懿;王夏婉;馮建華;張宏;田梅
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G16H30/40;A61B6/00;A61B6/03
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 劉靜

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的致癇灶三維自動定位系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括以下模塊：

(1)PET圖像采集和標記模塊，用于圖像采集和致癇灶區(qū)域標記：

1.1)采集圖像：受試者在PET掃描儀上使用3D腦部圖像采集，在相同體位狀態(tài)下獲取PET腦圖像；

1.2)標記樣本：將PET圖像分為正常樣本集和攜帶致癇灶的樣本集，并對攜帶致癇灶的樣本集手動標記致癇灶區(qū)域，其中，致癇灶區(qū)域標記為1，其余區(qū)域標記為0；

(2)PET圖像配準模塊：以互相關(guān)作為原始圖像與配準圖像的相似性度量，運用對稱微分同胚(SyN)算法將所有PET圖像及其標記圖像配準到同一對稱標準空間，實現(xiàn)PET采集圖像、標記圖像與標準對稱腦模版的配準；

(3)采用基于對稱性的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，包含以下模塊：

3.1)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊：

3.1.1)數(shù)據(jù)增強：對配準后的圖像和標簽進徑向畸變和圖像強度增強，得到新生成的圖像和標簽；

3.1.2)圖像塊劃分：對增強后的圖像數(shù)據(jù)進行圖像塊劃分，用三維滑動窗口將PET圖像的左右半腦L和R劃分為圖像塊的鏡像對，將圖像塊的鏡像對數(shù)據(jù)按比例分為訓(xùn)練集和測試集；所述訓(xùn)練集和測試集中均包含有攜帶致癇灶和正常兩種類型的PET圖像塊數(shù)據(jù)；

3.2)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊：構(gòu)建深度孿生網(wǎng)絡(luò)SiameseNet，該網(wǎng)絡(luò)包含兩個相同的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、一個全連接層以及一個輸出層；SiameseNet將一對圖像塊的鏡像對輸入每層共享權(quán)重參數(shù)θ的兩個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以獲取兩個高維圖像的特征L_feature和特征R_feature，計算兩個高維圖像特征的絕對差值d＝|L_feature-R_feature|，并將其傳入到全連接層的多層感知機中進行概率回歸，輸出層采用softmax回歸函數(shù)的分類概率，即圖像塊攜帶致癇灶或正常的概率；

3.3)測試圖像檢測模塊：

圖像分類：利用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)計算測試集PET圖像的概率熱圖，采用邏輯回歸算法對每一張PET圖像對應(yīng)的概率熱圖進行分類，獲得分類結(jié)果，即為正常PET圖像或攜帶致癇灶PET圖像；

致癇灶定位：對識別為攜帶致癇灶PET圖像的概率熱圖進行雙線性插值，將概率熱圖改變?yōu)樵紙D像尺寸，將大于概率閾值的區(qū)域預(yù)測為致癇灶區(qū)域。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的致癇灶三維自動定位系統(tǒng)，其特征在于，1.1)采集圖像過程中，將獲取的PET腦圖像進行格式轉(zhuǎn)換，即DICOM格式的原始采集圖像轉(zhuǎn)換成NIFTI格式圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的致癇灶三維自動定位系統(tǒng)，其特征在于，(2)PET圖像配準模塊中，采用高斯平滑算法減少配準誤差，高斯平滑處理選擇高斯函數(shù)的半峰全寬FWHM為5～15mm，并對平滑后的圖像進行z-score標準化。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的致癇灶三維自動定位系統(tǒng)，其特征在于，3.1.1)數(shù)據(jù)增強過程中的徑向畸變具體為：徑向畸變是圖像像素點以畸變中心為中心點，沿著徑向的位置產(chǎn)生偏差，徑向畸變的計算過程為：

P_u＝P_d+(P_d-P_c)(k₁r²+k₂r⁴+k₃r⁶+…)

其中，P_u是原圖像的一個像素點，P_d是畸變后圖像的一個像素點，P_c是畸變中心，k_i(i＝1，2，3…)是徑向畸變的畸變系數(shù)，r是P_d和P_c在矢量空間上的距離。