[發明專利]一種基于Mask RCNN網絡的骨肉瘤和骨軟骨瘤預測方法在審
| 申請號: | 202110253569.9 | 申請日: | 2021-03-09 |
| 公開(公告)號: | CN113052799A | 公開(公告)日: | 2021-06-29 |
| 發明(設計)人: | 夏國慶;潘君;王敏;吳桓;冉天飛 | 申請(專利權)人: | 重慶大學 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T7/62;G06T7/11;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
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| 地址: | 400044 *** | 國省代碼: | 重慶;50 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 mask rcnn 網絡 骨肉 軟骨 預測 方法 | ||
本發明涉及一種基于Mask RCNN網絡的骨肉瘤和骨軟骨瘤的預測方法,該方法包括以下步驟:(1)基于患者群的X線平片,采集骨肉瘤和骨軟骨瘤的原始數據;(2)將dicom格式的原始數據轉換為JPG格式,對轉換后的圖像利用標注軟件labelme進行手動標注,形成數據集。標注分為骨肉瘤和骨軟骨瘤兩種。(3)用COCO公開數據集及標注后的數據集,訓練基于Mask RCNN的實例分割模型。(4)將預測模型生成的分割掩碼輸出給去重疊模塊,后者的作用是用來有效消除預測結果中有預測重疊的區域。(5)經過去重疊模塊之后,再輸出給去異類模塊,后者的作用緩解預測結果中同時有兩種腫瘤出現的現象。(6)將經過兩次后處理篩選模塊的分割掩碼輸出給投影面積計算模塊,后者的作用計算出識別區域的實際投影面積。本發明通過人工智能,識別X線平片上的骨肉瘤和骨軟骨瘤,并計算其實際投影面積。成本低,易學,且具有較高的自動化程度和準確性。
技術領域
本發明屬于計算機視覺深度學習和醫學圖像處理領域,涉及圖像識別和實例分割技術,特別涉及一種基于Mask RCNN網絡的骨肉瘤和骨軟骨瘤檢測系統方法。
背景技術
隨著經濟飛速發展,人們生活水平不斷提高,科學技術不斷進步,醫療健康已經成為全社會的熱點問題。
現代醫療系統中,相比于大量的就診病人,放射科醫生數量少,這樣造成他們的工作量大,診斷周期長;且放射科醫生要面對全科的醫學圖像,需要的知識面寬,有難度。在高強度和難度的圖像診斷工作中,人工難免會出現錯誤,這時可能會耽誤病人的治療,甚至是進行錯誤地治療。因此,人工醫學診斷存在耗時、耗力、可能出現錯誤等問題。針對這一現狀,發明一種具有可接受正確率、低成本、效率高、易推廣的智能診斷方法在一定程度上代替人工工作,將會節約很多的人力、物力和財力。
近年來,隨著計算機視覺深度學習的不斷進步,基于卷積神經網絡的深度學習技術得到極大的發展。其中,何凱明團隊在2015年提出的目標檢測模型Faster RCNN在物體檢測中已達到非常好的性能,Mask R-CNN在此基礎上更進一步:得到像素級別的檢測結果。對每一個目標物體,不僅給出其邊界框,并且對邊界框內的各個像素是否屬于該物體進行標記。
在Mask RCNN中,Mask網絡的加入,使Mask RCNN不僅能處理物體檢測問題,還能處理語義分割問題。Mask RCNN將Roi Pooling層替換成了RoiAlign,并添加并列的FCN層(mask層),同時添加特征提取網絡改為了ResNet50+FPN,以強化提取特征的能力。
發明內容
針對現有技術中的以上缺陷或改進需求,本發明提供的一種基于Mask RCNN網絡的骨肉瘤和骨軟骨瘤預測方法,解決現有放射科醫生診斷費時費力的問題。其目的在于,通過采集患者群的骨軟骨瘤和骨肉瘤的X線平片醫學圖像形成數據集,利用Mask RCNN模型進行病癥特征識別,然后通過去重疊模塊、異類模塊提高識別結果的準確率,最后通過投影面積計算模塊,得到識別區域的實際平鋪面積。
為了達到上述發明目的,本發明采用的技術方案為:一種基于Mask RCNN網絡的骨肉瘤和骨軟骨瘤檢測系統方法,具體步驟如下:
步驟(1):構建用于檢測骨肉瘤和骨軟骨瘤的深度神經網絡模型,包括實例分割模塊、去重疊模塊、去異類模塊和投影面積計算模塊。
其中,實例分割模塊基于Mask RCNN,用于識別骨肉瘤和骨軟骨瘤的語義掩碼,給出識別腫瘤類別(骨肉瘤或骨軟骨瘤)、識別區域和置信度;
去重疊模塊是根據語義掩碼的預測結果,判斷有重疊區域的像素是否超過了設置的閥值,如果是,則保留識別區域較大的語義掩碼,去重疊模塊能夠有效消除對同一目標有多個預測區域的現象。
去異類模塊是根據語義掩碼中的預測置信度,將置信度低的語義掩碼剔除,能有效緩解預測結果中有同時兩種腫瘤出現的現象。
投影面積計算模塊用于根據預測的語義掩碼,計算識別區域的平鋪面積。
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