[發明專利]雙通路顱咽管瘤侵襲性分類及其病灶區域分割系統

有效

• 申請號: 202110473766.1
• 申請日: 2021-04-29
• 公開（公告）號: CN113177981B
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發明（設計）人: 馬喜波;朱霖;雷震
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06T7/66
• 分類號: G06T7/66;G06T7/194;G06T7/136;G06T7/11;G06V10/774
• 代理公司: 北京市恒有知識產權代理事務所(普通合伙) 11576
• 代理人: 郭文浩;尹文會

1.一種雙通路顱咽管瘤侵襲性分類及其病灶區域分割系統，其特征在于，該系統包括圖像獲取模塊、閾值分割模塊、病灶分割模塊、分類模塊；

所述圖像獲取模塊，配置為獲取待分類和病灶區域分割的顱咽管瘤MR圖像，作為輸入圖像；

所述閾值分割模塊，配置為通過閾值分割法對所述輸入圖像進行背景去除，并將背景去除后的輸入圖像調整為設定尺寸大小，將尺寸調整后的輸入圖像作為第一圖像；

所述病灶分割模塊，配置為將所述第一圖像分割成N張切片，并分別輸入多任務雙通路模型的U型網絡中，得到所述第一圖像各切片中像素點是否屬于病灶區域的預測值及各切片對應的病灶區域分割結果；還配置為結合各切片中像素點的位置以及各像素點與切片中心點的距離，提取各切片對應的2D特征；

所述分類模塊，配置為基于所述預測值，對所述第一圖像進行加權求和處理，并提取加權求和后的第一圖像的3D特征；還配置為將提取的2D特征和3D特征進行融合，并通過決策網絡獲取所述輸入圖像對應的分類結果；

所述U型網絡為基于殘差網絡構建的UNet網絡，包括卷積層、2D殘差模塊、2D殘差模塊下采樣層、上采樣層；所述U型網絡用于獲取所述第一圖像各切片中像素點是否屬于病灶區域的預測值及各切片對應的病灶區域分割結果；

所述決策網絡基于全連接層構建，用于獲取所述輸入圖像對應的分類結果。

2.根據權利要求1所述的雙通路顱咽管瘤侵襲性分類及其病灶區域分割系統，其特征在于，所述多任務雙通路模型包括U型網絡、2D特征提取網絡、3D特征提取網絡、決策網絡；

所述2D特征提取網絡與所述U型網絡的最后一個2D殘差模塊下采樣層連接，還包括依次連接的卷積層、2D殘差模塊下采樣層、全局平均池化層、全連接層，用于結合各切片中像素點的位置以及各像素點與切片中心點的距離，提取各切片對應的2D特征；

所述3D特征提取網絡基于ResNet3D網絡構建，用于提取預處理圖像的3D特征。

3.根據權利要求2所述的雙通路顱咽管瘤侵襲性分類及其病灶區域分割系統，其特征在于，所述預處理圖像各切片在進行病灶區域分割和2D特征提取時，主干網絡共享權重；所述主干網絡包括U型網絡、2D特征提取網絡。

4.根據權利要求3所述的雙通路顱咽管瘤侵襲性分類及其病灶區域分割系統，其特征在于，所述多任務雙通路模型，其訓練方法為：

A10，獲取顱咽管瘤MR圖像及其對應的分類結果真值標簽、標注的病灶區域；

A20，通過閾值分割法對所述輸入圖像進行背景去除，并將背景去除后的輸入圖像調整為設定尺寸大小；

A30，對尺寸調整后的輸入圖像進行預處理，得到預處理圖像；

A40，將所述預處理圖像分割成N張切片，并分別輸入多任務雙通路模型的U型網絡中，得到所述預處理圖像各切片中像素點是否屬于病灶區域的預測值及各切片對應的病灶區域分割結果；并結合各切片中像素點的位置以及各像素點與切片中心點的距離，提取各切片對應的2D特征；

A50，基于所述預測值，對所述預處理圖像進行加權求和處理，并提取加權求和后的預處理圖像的3D特征；將提取的2D特征和3D特征進行融合，并通過決策網絡獲取所述輸入圖像對應的分類結果；

A60，計算病灶區域分割結果、標注的病灶區域之間的損失值，作為第一損失值；計算所述輸入圖像對應的分類結果、分類結果真值標簽之間的損失值，作為第二損失值；將第一損失值、第二損失值求和，作為總損失，并結合該總損失更新多任務雙通路模型的模型參數；

A70，循環執行步驟A10-A60，直至得到訓練好的多任務雙通路模型。

5.根據權利要求4所述的雙通路顱咽管瘤侵襲性分類及其病灶區域分割系統，其特征在于，所述預處理為：依次對尺寸調整后的輸入圖像進行灰度校正、隨機旋轉、隨機裁剪、隨機縮放處理。