[發(fā)明專利]基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)多尺度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MRI分割方法

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• 申請日: 2020-06-24
• 公開（公告）號: CN111784652A
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 緱水平;盧云飛;劉寧濤;曹思穎;路凱;童諾;劉波;毛莎莎;焦昶哲
• 申請（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專利中心 61205
• 代理人: 程曉霞;王品華

本發(fā)明公開了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)多尺度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MRI分割方法，解決了現(xiàn)有方法對多尺度、模糊和彌散MRI炎癥區(qū)域易錯分割和漏分割的問題。本發(fā)明采用根據(jù)體素值修改炎癥區(qū)域標(biāo)簽值的體素約束策略，提升分割模型對體素值差異大炎癥區(qū)域的分割效果；本發(fā)明針對形狀尺寸差異大的炎癥區(qū)域設(shè)計多尺度卷積模塊GMS，提升分割模型對多尺度炎癥區(qū)域的分割效果；針對分割模型對彌散模糊炎癥區(qū)域難以識別的問題，本發(fā)明利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，提升分割模型對彌散模糊炎癥區(qū)域的判別性能。本發(fā)明減小對多尺度、模糊彌散的炎癥區(qū)域的錯分割和漏分割，提升對MRI炎癥區(qū)域的分割效果?？捎糜贛RI炎癥區(qū)域分割和定量分析自動化處理。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明是屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，主要涉及核磁共振炎癥病灶的單模態(tài)影像分割，具體是一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)多尺度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MRI分割方法，可用于髖關(guān)節(jié)核磁共振影像MRI中的炎癥區(qū)域數(shù)據(jù)分割。

背景技術(shù)

強(qiáng)直性脊柱炎(AS)包括一組相互關(guān)聯(lián)的，以骶髂關(guān)節(jié)和脊柱、外周關(guān)節(jié)和肌腱附著點等部位的炎癥為特征的疾病。AS病因復(fù)雜，發(fā)病機(jī)制尚不清楚，患者早期臨床表現(xiàn)不典型，傳統(tǒng)放射學(xué)檢查不敏感，缺乏特異的實驗室指標(biāo)等特點都為臨床醫(yī)生早期準(zhǔn)確判斷AS造成了很大的障礙，診斷治療不及時往往又會造成嚴(yán)重的后果，給患者帶來不可逆的骨破壞，甚至導(dǎo)致終生殘疾。

目前臨床上常用的影像學(xué)檢查方法有X線、計算機(jī)X線斷層掃描術(shù)(CT)、磁共振成像(MRI)、超聲、放射學(xué)核素骨顯像檢查。MRI是目前唯一可以觀察到關(guān)節(jié)軟骨破壞及活動性炎癥改變的影像學(xué)檢查。影像學(xué)檢查結(jié)果不僅可以顯示骨的結(jié)構(gòu)形態(tài)變化，如骨質(zhì)侵蝕、硬化、關(guān)節(jié)強(qiáng)直、關(guān)節(jié)間隙增寬或狹窄，而且可以反映X線和CT不能顯示的軟組織和軟骨的病變，如骶髂關(guān)節(jié)和脊柱關(guān)節(jié)旁骨髓水腫(BME)、軟骨異常改變和脂肪沉積，研究發(fā)現(xiàn)骨髓水腫與骨侵蝕破壞有明顯的相關(guān)性，同時，MRI還具有無創(chuàng)傷、無輻射、多平面成像等優(yōu)點，所以MRI可作為早期診斷AS及判斷病情活動、進(jìn)行療效評估及判斷預(yù)后的首選方法。

由于炎癥區(qū)域在核磁共振影像MRI數(shù)據(jù)上表現(xiàn)為形狀、大小、分布不規(guī)則，導(dǎo)致臨床醫(yī)生在用MRI數(shù)據(jù)對病人分析時存在無法量化、評判嚴(yán)重程度不一致等問題，同時由于受到影像科不同醫(yī)生、不同設(shè)備的差異性導(dǎo)致的MRI數(shù)據(jù)質(zhì)量差異，更增加了臨床醫(yī)生的閱片困難性。

現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)影像分割算法在對炎癥區(qū)域分割時會有嚴(yán)重的漏分割和錯分割問題，嚴(yán)重影響醫(yī)生的判斷和對病人的定量分析，導(dǎo)致制定錯誤的治療方案，有學(xué)者在MagneticResonance In Medicine2019發(fā)表的Measurement of synovial tissue volume in kneeosteoarthritis using a semiautomated MRI-based quantitative approach，利用炎癥區(qū)域數(shù)據(jù)先驗信息和閾值分割方法實現(xiàn)炎癥區(qū)域的分割，但由于缺乏對炎癥區(qū)域多尺度特性的考慮，導(dǎo)致炎癥區(qū)域的分割效果不佳。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種能夠處理形狀尺寸差異大且彌散模糊的炎癥區(qū)域的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)多尺度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MRI分割方法。

本發(fā)明是一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)多尺度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MRI分割方法，其特征在于，包括有如下步驟：

(1)劃分訓(xùn)練、驗證和測試樣本集：獲取AS病人的核磁共振影像MRI數(shù)據(jù)，構(gòu)建訓(xùn)練樣本集和測試樣本集，將核磁共振影像MRI數(shù)據(jù)變換到同一空間分辨率，選擇一個體素值分布均勻的MRI數(shù)據(jù)作為模板數(shù)據(jù)，對剩余MRI數(shù)據(jù)進(jìn)行直方圖匹配，減少數(shù)據(jù)之間的差異性；應(yīng)用隨機(jī)選擇的方法按照3：1：1的比例劃分MRI影像數(shù)據(jù)的訓(xùn)練樣本集，驗證樣本集和測試樣本集；

(2)設(shè)置MRI炎癥區(qū)域標(biāo)簽值：采用體素約束策略，根據(jù)MRI數(shù)據(jù)的體素值大小修改體素的炎癥區(qū)域標(biāo)簽值，得到修改的炎癥區(qū)域標(biāo)簽值；