[發明專利]一種基于深度學習的陰道鏡圖像分類計算機輔助診斷系統和方法

有效

• 申請號: 202110448502.0
• 申請日: 2021-04-25
• 公開（公告）號: CN113139944B
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發明（設計）人: 張友忠;劉露;陳威;賈琳;孟麗華;楊子焱;錢秋紅;劉洪麗;韓賽;李藝
• 申請（專利權）人: 山東大學齊魯醫院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G16H50/20
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 宋海海

本發明提供一種基于深度學習的陰道鏡圖像分類計算機輔助診斷系統和方法，屬于醫學圖像處理和疾病診斷技術領域。本發明開發并驗證了基于深度學習的計算機輔助診斷模型，以對陰道鏡圖像的宮頸病變進行分類。基于ResNet50模型和臨床因素構建上述陰道鏡圖像分類計算機輔助診斷系統，經實驗證明，其與專業陰道鏡醫生相比顯示出更好的診斷性能，可以為陰道鏡醫師提供客觀的診斷依據，具有潛在的臨床應用價值。

技術領域

本發明屬于醫學圖像處理和疾病診斷技術領域，具體涉及一種基于深度學習的陰道鏡圖像分類計算機輔助診斷系統和方法。

背景技術

公開該背景技術部分的信息僅僅旨在增加對本發明的總體背景的理解，而不必然被視為承認或以任何形式暗示該信息構成已經成為本領域一般技術人員所公知的現有技術。

宮頸癌是女性惡性腫瘤中第四大發病率和死亡率。2018年，全世界估計有570,000例新病例，有311,000例死亡。人乳頭瘤病毒(HPV)感染是宮頸癌的主要原因。全球子宮頸癌的發病率和死亡率存在很大差異。低收入和中等收入國家的發病率是發達國家的7-10倍，部分原因是各個地區存在著篩查和預防的差異。迄今為止，解決HPV疫苗接種和子宮頸篩查的障礙仍然是大多數國家(尤其是中低收入國家(LMIC))面臨的主要挑戰。針對人乳頭瘤病毒(HPV)的疫苗接種和使用篩查進行二級預防是早期發現和治療宮頸癌的有效策略。宮頸上皮內瘤變分為低級別上皮內腫瘤(LSIL)和高級別上皮內腫瘤(HSIL)。細胞學和HPV檢測相結合已成為篩選程序的一種選擇。但是，子宮頸癌篩查仍然存在診斷靈敏度和特異性低的問題，尤其是在中低收入國家。陰道鏡檢查有助于鑒別可治療的癌前病變和宮頸癌。

盡管陰道鏡在預防宮頸癌中起著重要的作用，但其準確性和可重復性受到限制。此外，陰道鏡的診斷性能在很大程度上取決于操作者的主觀經驗，這要求操作者能夠根據標準識別并處理乙酸白上皮的變化。在低中等收入國家，經驗豐富的陰道鏡檢查專家的缺乏以及繁重的陰道鏡檢查工作加劇了陰道鏡診斷的不準確性。

發明內容

針對上述現有技術的不足，本發明提供一種基于深度學習的陰道鏡圖像分類計算機輔助診斷系統和方法。本發明開發并驗證了基于深度學習的計算機輔助診斷(Computeraided?diagnosis，CAD)模型，以對宮頸病變的陰道鏡圖像進行分類，經實驗驗證，該模型的診斷性能可以與高級陰道鏡專家相媲美，因此具有良好的實際應用之價值。

本發明是通過如下技術方案實現的：

本發明的第一個方面，提供一種基于深度學習的陰道鏡圖像分類計算機輔助診斷系統，包括：

圖像捕獲設備，其中所述圖像捕獲設備捕獲陰道的一個或多個圖像；

存儲器，其中存儲捕獲的一個或多個圖像；和，

處理器，所述處理器與所述存儲器通信，其中所述處理器執行存儲在所述存儲器中的計算機能夠讀的指令，所述指令使所述處理器使用所捕獲的一個或多個圖像對所述陰道的病理情況進行分類。

本發明的第二個方面，提供一種基于深度學習的陰道鏡圖像分類計算機輔助診斷方法，包括：

捕獲陰道的一個或多個圖像；以及，

使用所捕獲的一個或多個圖像對所述陰道的病理情況進行分類。

本發明的第三個方面，提供一種非暫態計算機程序產品，所述非暫態計算機程序產品包括存儲在計算機能夠讀的介質上的計算機能夠執行的代碼段，所述計算機能夠執行的代碼段用于執行上述基于深度學習的陰道鏡圖像分類計算機輔助診斷方法所進行的步驟。

本發明的第四個方面，提供一種計算機可讀存儲介質，用于存儲計算機指令，所述計算機指令被處理器執行時，完成上述基于深度學習的陰道鏡圖像分類計算機輔助診斷方法所進行的步驟。

上述一個或多個技術方案的有益技術效果：