[發明專利]一種基于卷積神經網絡模型的聲帶白斑輔助診斷系統

在審

• 申請號: 202110084511.6
• 申請日: 2021-01-21
• 公開（公告）號: CN112734749A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 羅佳偉;胡娟娟;任佳;蘭藍;周小波;楊慧
• 申請（專利權）人: 四川大學華西醫院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/10
• 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;謝一平

1.一種基于卷積神經網絡模型的聲帶白斑輔助診斷系統，其特征在于：它包括下述過程：

讀取內窺鏡聲帶白斑圖像；

建立兩階段的神經網絡模型,自動學習分割與分類圖像；

生成包括診斷或診斷建議的報告的軟件模塊。

2.根據權利要求1所述的聲帶白斑輔助診斷系統，其特征在于：兩階段的神經網絡模型，由區域建議網絡RPN，基于區域的分類子網絡和語義分割子網絡組成。

3.根據權利要求2所述的系統，其特征在于：b步驟所述的建立方法為：

步驟1：圖像處理、縮放；

步驟2：縮放后的圖片輸入至區域推薦網絡中，區域推薦網絡的整體結構由卷積神經網絡和圖像金字塔組成；獲得若干感興趣區域；

步驟3：在原圖中對若干感興趣區域所對應的區域進行裁剪，然后對裁剪的區域進行縮放，統一縮放為特征圖，特征圖的值利用ROI Align方法進行計算；

步驟4：將步驟3處理好的特征圖分別輸入到分割網絡，分類網絡以及回歸網絡，最后得到最終的結果。

4.根據權利要求3所述的系統，其特征在于：步驟1所述的圖像處理方法為：把輸入圖像記為X，然后利用雙線性插值的方法把原圖X縮放為512*512px大小，得到新圖Xnew，具體公式如下：

其中，(x₁,y₁)、(x₂,y₁)、(x₁,y₂)、(x₂,y₂)分別是插值點周圍四個點的坐標，Q_**代表各點坐標簡寫，f(·)表示該點的像素值。

5.根據權利要求3所述的系統，其特征在于：步驟3所述的特征圖縮放為7*7。

6.根據權利要求3所述的系統，其特征在于：步驟4所述的分割網絡采用的是基于注意力機制的全卷積神經網絡模型。

7.根據權利要求3所述的系統，其特征在于：步驟4所述的分割網絡和分類網絡的輸出采用交叉熵損失函數Cross Entropy，回歸網絡的輸出采用平均絕對值損失函數MeanAbsolute Error；

k代表RoI區域的索引，K代表RoI區域的總數，i代表某個特征圖的元素索引，R_k代表某個RoI區域的元素集合，m_i表示某元素的類別，y_k代表某RoI區域的類別，z_ki代表四個坐標位置。