[發明專利]多視角信息協作的乳腺良惡性腫瘤分類方法

在審

• 申請號: 202010061740.1
• 申請日: 2020-01-19
• 公開（公告）號: CN111260639A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 張聚;俞倫端;周海林;吳崇堅;呂金城;陳堅
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學之江學院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 杭州天正專利事務所有限公司 33201
• 代理人: 王兵;黃美娟

多視角信息協作的乳腺良惡性腫瘤分類方法，包括：步驟1)醫學圖像預處理，將乳腺鉬靶X線四個視角的圖像進行數據增強處理；步驟2)針對每個視角的圖像構建多視角卷積網絡子模型；步驟3)構建多視角信息協作卷積神經網絡模型，將四個視角的子模型的輸出統一到同一神經元分類層，最終輸入Sigmoid函數得到分類結果。并針對假陰性的病例加入懲罰函數，給予更大的懲罰減少假陰性情況的出現；步驟4)乳腺腫瘤良惡性分類：向步驟3)中構建好的多視角信息協作卷積神經網絡模型，輸入待檢測的乳腺鉬靶X線圖像，網絡輸出得到腫瘤的良惡性結果。本發明能夠提高腫瘤良惡性分類的準確率，同時避免因病例圖像數據匱乏、神經網絡訓練數據不足而出現的模型泛化能力太差的問題。

技術領域

本發明涉及一種乳腺良惡性腫瘤分類方法。

技術背景

近半個世紀以來，乳腺癌的發病率和死亡率不斷上升。在我國，女性乳腺癌每年新增病例約21萬年平均增長率以達到3.5％，發病率增速是全球平均增速的兩倍，全球排名第一。乳腺癌是沒有任何征兆的。有可能只是發現腫塊但沒有任何不適的地方，只有通過每年的體檢，才能排查出患癌因素。在乳腺癌的診療過程中，主要有超聲，乳腺鉬靶X線攝影檢查，核磁共振(MRI)，CT檢查，病理和基因等醫學手段用于輔助診斷和治療。其中超聲和鉬靶主要用于乳腺癌的初篩，MRI用于治療效果的評估，病理用于癌癥的確診以及治療方案的評估。

乳腺鉬靶X線攝影檢查是目前診斷乳腺疾病的首選和最簡便、最可靠的無創性檢測手段，痛苦相對較小，簡便易行，且分辨率高，重復性好，留取的圖像可供前后對比，不受年齡、體形的限制。其具有較高的診斷參考性，并大大提高了歐美國家的乳腺癌早期發現率。隨著，計算機技術的發展，越來越多的計算機輔助診療手段被運用到癌癥的早期診斷中。醫療人員可以通過計算機圖像分割技術，從檢查的圖像中獲取病灶信息，提升診斷和治療的準確性。

深度學習的方法被運用到醫學圖像分割領域，幫助醫生更加精確地、省時、省力地去診斷各種疾病，成為了一種新型的計算機輔助診斷方法。乳腺良惡性腫瘤分類需要通過深度學習的方法，準確地分割目標的病灶信息，并根據病灶信息對腫瘤進行分類。但目前在該領域，缺乏大量的訓練數據集，對乳腺腫瘤的識別仍存在巨大的困難。因此，本發明提出了一種多視角信息協作的乳腺良惡性腫瘤分類方法，利用有限的乳腺鉬靶X線圖像數據來利用深度學習對乳腺良惡性腫瘤進行分類。使用本發明對一個乳腺鉬靶X線圖像的四個視角的圖像進行學習，可以有效減少對龐大數據量的依賴，并且提高乳腺良惡性腫瘤分類的準確度。

發明內容

為解決上述現有技術的不足，本發明提出一種基于多視角信息協作卷積神經網絡的乳腺腫瘤分類方法。

本發明方法將每例乳腺鉬靶X線圖像的四個視角的圖像，分別構建了一個信息協作子模型。每個子模型中存在一個微調預訓練好的DenseNet網絡分別從該視角的乳腺鉬靶X線圖像中分割病灶信息。最后，四個信息協作模型同時在誤差反向轉播過程中，使用自適應加權方案對乳腺腫瘤進行分割，并根據病灶信息對乳腺腫瘤進行分類。此外，本發明還引入了懲罰函數來減少假陽性率和假陰性率。經過測試表明，本發明能夠有效地分類出乳腺良惡性腫瘤，應用于常規的醫院臨床檢測工作。

為使本發明的目的、技術方案和優點更加清晰，下面就對本發明的技術方案作進一步描述，多視角信息協作的乳腺良惡性腫瘤分類方法，具體步驟如下：

步驟1)醫學圖像預處理；

每例乳腺鉬靶X線圖像案例由L-CC右頭足位、R-CC左頭足位、L-MLO左斜位、R-MLO右斜位四個視角的影像組成。對采集到的乳腺鉬靶X線圖像做數據增強處理，提高本方法模型的泛化能力和抗干擾能力。將處理后的數據80％用作本發明神經網絡的訓練集，10％作為驗證集，最后10％作為測試集。

步驟2)構建多視角卷積網絡子模型；