[發明專利]基于多模態特征融合的雙路徑腦腫瘤分割方法

在審

• 申請號: 202110906777.4
• 申請日: 2021-08-09
• 公開（公告）號: CN113674229A
• 公開（公告）日: 2021-11-19
• 發明（設計）人: 方玲玲;王欣
• 申請（專利權）人: 遼寧師范大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/187;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 大連非凡專利事務所 21220
• 代理人: 閃紅霞

本發明公開一種基于多模態特征融合的雙路徑腦腫瘤分割方法，是將待分割的腦腫瘤圖像輸入到訓練好的模型中進行分割，所述訓練好的模型采用不同尺寸的核復用方法，實現了大規模感知域與非線性映射特征的結合，有效地提高了信息流的相關性；通過剩余連接和密集連接減少了過重疊頻率和消失梯度現象的發生，從而降低了多模態信道間的相互影響；通過建立一個基于DenseNet網絡和特征金字塔網絡(FPN)的雙路徑模型，實現了低、中、高級特征的融合，從而有效增加了神經膠質瘤非線性結構特征的多樣化，提高了分割精度。大量的消融實驗表明了該模型的有效性，全腦瘤和核心腫瘤的精度分別達到0.92和0.90。

技術領域

本發明涉及醫學圖像分割領域，尤其是一種基于多模態特征融合的雙路徑腦腫瘤分割方法。

背景技術

神經膠質瘤是中樞神經系統中最常見的疾病，占原發性顱內腫瘤的45％-50％，在組織學中分為四個等級，其中I級和II級低級別膠質瘤(LGG)具有良性生物行為，患者在治療后的生存率可提高到45％-60％，而III級和IV級高級別膠質瘤(HGG)將逐漸損害患者的神經系統且治療后的生存率較低。因此，獲得腦瘤的位置和確定相應的等級非常重要的。近年來，隨著磁共振成像(MRI)的發展，MRI圖像為腫瘤診斷、圖像配準和良惡性病變的研究奠定了重要的基礎。

MRI圖像能很好地反映大腦的結構和功能，可以以最小的方式減少對人體的損害，因此被廣泛應用于腦部疾病的檢測。由于膠質瘤是一種侵襲性生長腫瘤，病變的邊界通常與健康的腦組織融合，導致通過單模態圖像很難準確地分割腫瘤結構。相比之下，多模態圖像在內異質性和外邊界方面具有很好的互補性，可以從多角度保留腦疾病的結構特征，其包括流體衰減反轉恢復圖像(fluid attenuation inversion recovery,FLAIR)、T1加權圖像、T2加權圖像和T1對比度圖像(T1c，在T1加權圖像中使用造影劑)，同時還包含可準確表示腦腫瘤真實占位區域(包括水腫區和非增強囊核區)的ground truth。其中，水腫區域在FLAIR圖像中呈高強度信號，可為具有明顯水腫占據作用的腫瘤提供更完整的邊界信息；T1圖像可以反映出腦瘤和其他健康組織之間的明顯差異，可有效分離灰質、白質和腦脊液；與T1圖像相比，在T1c圖像中，低強度和高強度的特征分別被用來表示非增強的囊核和核心囊核區域，此外，T1c圖像還可以提供關于壞死部分的擴散或腦出血的血管填充的更多信息。T2圖像在區分健康的腦組織中發揮著重要作用，可以有效地識別中樞神經系統的原發性淋巴瘤和由于細胞毒性傳播或大規模水腫引起的其他疾病。

隨著醫療設備和信息技術的改進，生理和功能性圖像正在爆炸性增長。然而，以人工的方式分割腦腫瘤不僅具有較強的主觀性，同時，其檢測結果也常常取決于醫生的理論知識和實踐能力。因此，自動、魯棒的分割算法來實現腫瘤的診斷具有非常重要的意義。