[發(fā)明專利]一種用于急性缺血性卒中的診斷輔助模型及圖像處理方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010522445.1
• 申請(qǐng)日: 2020-06-10
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111739635A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-10-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡娜;呂粟;顧實(shí);張?zhí)焱?/a>
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 四川大學(xué)華西醫(yī)院;電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G16H50/20
• 分類號(hào): G16H50/20;G16H50/50;G06N3/04;G06N3/08;G16H30/20
• 代理公司: 重慶市信立達(dá)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 50230
• 代理人: 陳炳萍

1.一種用于急性缺血性卒中的診斷輔助模型，其特征是：包括生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型(1)，所述生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型(1)包括第一三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第二三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述第一三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為用于完成圖像到圖像的轉(zhuǎn)化的生成器G(2)，所述第二三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為用于判斷輸入圖像真假的判別器D(3)；所述生成器G(2)包括用于下采樣的第一三維卷積層(4)、殘缺塊(5)和用于上采樣的三維轉(zhuǎn)置卷積層(6)；所述判別器D(3)包括第二三維卷積層(7)和輸出層(8)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于急性缺血性卒中的診斷輔助模型，其特征是：所述判別器D(3)采用PatchGAN架構(gòu)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于急性缺血性卒中的診斷輔助模型，其特征是：所述生成器G(2)包括2個(gè)第一三維卷積層(4)、6個(gè)殘缺塊(5)和2個(gè)三維轉(zhuǎn)置卷積層(6)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于急性缺血性卒中的診斷輔助模型，其特征是：所述生成器G(2)的網(wǎng)絡(luò)中使用ReLU激活函數(shù)和實(shí)例正則化層；所述判別器D(3)的網(wǎng)絡(luò)中使用LeakyRelu激活函數(shù)且不使用正則歸層。

5.一種用于急性缺血性卒中診斷的圖像處理方法，其特征是：包括以下步驟：

S1、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，從醫(yī)院采集的卒中患者的NECT圖像和與NECT圖像對(duì)應(yīng)的FLAIR圖像，并將采集的NECT圖像和FLAIR圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，對(duì)采集的NECT圖像和FLAIR圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；

S2、模型創(chuàng)建，創(chuàng)建用于完成圖像到圖像的轉(zhuǎn)化的生成器G(2)和用于判斷輸入圖像真假的判別器D(3)，創(chuàng)建出生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型(1)，所述生成器G(2)和判別器D(3)為兩個(gè)不同的三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

S3、模型訓(xùn)練，定義步驟S2中創(chuàng)建的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型(1)的整體訓(xùn)練目標(biāo)為對(duì)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型(1)進(jìn)行訓(xùn)練，其中，在訓(xùn)練過(guò)程中的對(duì)抗損失中增加梯度懲罰項(xiàng)，且梯度懲罰項(xiàng)的系數(shù)和L1損失的系數(shù)均為10；

S4、結(jié)果生成，在完成步驟S3中對(duì)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型(1)的訓(xùn)練后，將步驟S1中進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的卒中病人的NECT圖像輸入至生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型(1)中的生成器G(2)中，快速生成與NECT圖像對(duì)應(yīng)的FLAIR圖像，合成輔助診斷的MRI圖像。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種用于急性缺血性卒中診斷的圖像處理方法，其特征是：步驟S2中所述的生成器G(2)由2個(gè)用于下采樣的第一三維卷積層(4)、6個(gè)殘缺塊(5)和2個(gè)用于上采樣的三維轉(zhuǎn)置卷積層(6)構(gòu)成；所述判別器D由6個(gè)第二三維卷積層(7)和1個(gè)輸出層(8)構(gòu)成。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種用于急性缺血性卒中診斷的圖像處理方法，其特征是：步驟S2中所述的判別器D(3)采用PatchGAN架構(gòu)。

8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種用于急性缺血性卒中診斷的圖像處理方法，其特征是：步驟S2中所述的判別器D(3)的網(wǎng)絡(luò)中不使用正則化層并使用LeakyRelu作為激活函數(shù)，步驟S2中所述生成器G(2)的網(wǎng)絡(luò)中使用實(shí)例正則化層并使用ReLU作為激活函數(shù)。

9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種用于急性缺血性卒中診斷的圖像處理方法，其特征是：步驟S1中所述的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化包括以下具體步驟：

A、將從醫(yī)院采集卒中患者的NECT圖像和與NECT圖像對(duì)應(yīng)的FLAIR圖像進(jìn)行格式轉(zhuǎn)化；

B、采用spm8 clinical toolbox對(duì)步驟A中進(jìn)行格式轉(zhuǎn)化后的NECT圖像和FLAIR圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，得到配準(zhǔn)FLAIR圖像數(shù)據(jù)和配準(zhǔn)NECT圖像；

C、將步驟B中的配準(zhǔn)FLAIR圖像數(shù)據(jù)和配準(zhǔn)NECT圖像進(jìn)行去顱骨操作，得顱內(nèi)FLAIR圖像數(shù)據(jù)和顱內(nèi)骨NECT圖像數(shù)據(jù)，將顱內(nèi)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后即得到處理后FLAIR圖像數(shù)據(jù)和處理后NECT圖像數(shù)據(jù)。

10.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種用于急性缺血性卒中診斷的圖像處理方法，其特征是：步驟S3中生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型1的對(duì)抗損失中增加梯度懲罰項(xiàng)，且梯度懲罰項(xiàng)的系數(shù)和L1損失的系數(shù)均為10；步驟S3中的模型訓(xùn)練的過(guò)程中，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型(1)中的判別器D(3)每更新五次時(shí)，生成器G(2)更新一次。