[發明專利]一種乳腺鉬靶病灶檢測方法及系統

在審

• 申請號: 202111618226.4
• 申請日: 2021-12-27
• 公開（公告）號: CN114343682A
• 公開（公告）日: 2022-04-15
• 發明（設計）人: 劉磊;鞠海濤;樊昭磊;李傳朋;張嵩;郭凱峰
• 申請（專利權）人: 山東眾陽健康科技集團有限公司
• 主分類號: A61B6/00
• 分類號: A61B6/00
• 代理公司: 濟南誠智商標專利事務所有限公司 37105
• 代理人: 朱曉熹

本發明提供了一種乳腺鉬靶病灶檢測方法及系統，所述方法包括獲取歷史鉬靶影像數據，對所述歷史鉬靶影像數據進行鉬靶標注；將影像按照窗值選取若干窗口，并將選取的窗口進行歸一化處理，作為訓練模型的輸入；對輸入的無標注的影像數據集進行無監督訓練，得到中間表示狀態，對輸入的有標注的影像數據集訓練，調節所述中間表示狀態的信息，得到訓練模型；將待檢測鉬靶影像數據進行歸一化處理后輸入所述訓練模型，得到鉬靶病灶的檢測結果。本發明使用大量臨床數據進行訓練，得到預測模型，用于對乳腺鉬靶病灶進行檢測分析，得到各種病灶的詳細檢測結果，能夠快速準確的對鉬靶中病灶進行檢測，診斷更加專業、快速。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，尤其是一種乳腺鉬靶病灶檢測方法及系統。

背景技術

世界衛生組織提出，1/3的癌癥是完全可以預防的，1/3的癌癥可以通過早期發現得到根治，1/3的癌癥可以通過現有的醫療措施延長生命、減輕痛苦、改善生命質量。由于兩癌篩查是目前防控乳腺癌、宮頸癌的有效手段，因此為實現對宮頸癌、乳腺癌的有效控制，盡早進行女性“兩癌”篩查是非常有必要的。

其中乳腺鉬靶是進行乳腺癌篩查的最常見方法。醫院通過乳腺鉬靶進行篩查存在以下問題：資深乳腺鉬靶診斷專家極度稀缺，基層醫療機構中醫師更是鳳毛麟角，特別是基層醫院對乳腺鉬靶診斷缺乏專業能力，往往會將鉬靶上傳給上級醫院，需要更加專業的醫生進行診斷分析。這樣會浪費大量的時間，患者無法快速拿到檢查結果；資深乳腺鉬靶診斷專家極度稀缺，基層醫療機構中醫師更是鳳毛麟角，特別是基層醫院對乳腺鉬靶診斷缺乏專業能力，往往會將鉬靶上傳給上級醫院，需要更加專業的醫生進行診斷分析。這樣會浪費大量的時間，患者無法快速拿到檢查結果。

發明內容

本發明提供了一種乳腺鉬靶病灶檢測方法及系統，用于解決現有檢測效率低的問題。

為實現上述目的，本發明采用下述技術方案：

本發明第一方面提供了一種乳腺鉬靶病灶檢測方法，所述方法包括以下步驟：

獲取歷史鉬靶影像數據，對所述歷史鉬靶影像數據進行鉬靶標注；

將影像按照窗值選取若干窗口，并將選取的窗口進行歸一化處理，作為訓練模型的輸入；

對輸入的無標注的影像數據集進行無監督訓練，得到中間表示狀態，對輸入的有標注的影像數據集訓練，調節所述中間表示狀態的信息，得到訓練模型；

將待檢測鉬靶影像數據進行歸一化處理后輸入所述訓練模型，得到鉬靶病灶的檢測結果。

進一步地，所述窗口的選取具體為：

選取窗值[0,3500]作為全局窗，選取窗值為[500,3500]作為鈣化窗，選取窗值[0,3000]作為腫塊窗。

進一步地，所述鉬靶病灶包括良性鈣化、腫塊、腫塊伴鈣化、可疑鈣化、淋巴結腫大、非對稱致密、非對稱致密伴鈣化、結構扭曲、結構扭曲伴鈣化、皮膚增厚、皮膚收縮、乳頭凹陷。

進一步地，所述方法還包括對于所述檢測結果中存在的良性鈣化形狀進行分類，具體過程為：

構建良性鈣化形狀數據集，對數據集中良性鈣化形狀進行標注；

將標注的影像歸一化為自然圖像，每個影像形成一張3通道圖像，作為訓練模型的輸入；

采用增加孔洞卷積的ResNet50網絡進行訓練，得到良性鈣化分類預測模型；

基于所述良性鈣化分類預測模型，對待檢測影像中的良性鈣化形狀分類進行預測。

進一步地，所述增加孔洞卷積的ResNet50網絡具體為：

在ResNet50的Stage1、Stage2、Stage3的輸出分支上分別用3*3空洞卷積進行卷積；