[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像三維自動(dòng)分割方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210189197.2
• 申請日: 2022-02-28
• 公開（公告）號: CN114549805A
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李晉國;孟平;李祎;孫哲;溫蜜;王亮亮;張凱
• 申請（專利權(quán)）人: 上海電力大學(xué)
• 主分類號: G06T19/20
• 分類號: G06T19/20;G06T15/30;G06T7/11;G06T7/00;G06N3/04;G06K9/62;G06V10/774;G06V10/82
• 代理公司: 上海德昭知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31204
• 代理人: 陳龍梅

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像三維自動(dòng)分割方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，對于待實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分割的病灶或器官的病例，采集臨床影像數(shù)據(jù)，并對所述影像數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏及規(guī)范化處理；

步驟2，基于所述影像數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集；

步驟3，對所述訓(xùn)練集進(jìn)行預(yù)處理及數(shù)據(jù)增強(qiáng)，得到規(guī)范化的數(shù)據(jù)；

步驟4，設(shè)置超參數(shù)，并將所述規(guī)范化的數(shù)據(jù)輸入到三維全自動(dòng)分割網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的分割模型；

步驟5，采集所述影像數(shù)據(jù)作為測試樣本，經(jīng)所述規(guī)范化處理后輸入訓(xùn)練完成的所述分割模型；

步驟6，由步驟4得到的所述分割模型實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)特征提取并輸出的病灶或器官的分割結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像三維自動(dòng)分割方法，其特征在于：

其中，步驟1中，所述影像數(shù)據(jù)包括：核磁共振影像MRI數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)斷層影像CT以及正電子發(fā)射斷層影像PET。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像三維自動(dòng)分割方法，其特征在于：

其中，步驟2中，所述訓(xùn)練集真值由專業(yè)放射科醫(yī)師逐層對所需分割目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)注，

所述訓(xùn)練集包含脫敏的腫瘤或器官原始影像及對腫瘤或器官的人工標(biāo)注結(jié)果。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像三維自動(dòng)分割方法，其特征在于：

其中，步驟3中，所述預(yù)處理包含數(shù)據(jù)歸一化處理以及三維數(shù)據(jù)尺寸縮放，

所述數(shù)據(jù)增強(qiáng)包含三維數(shù)據(jù)隨機(jī)裁剪、隨機(jī)水平翻轉(zhuǎn)以及隨機(jī)旋轉(zhuǎn)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像三維自動(dòng)分割方法，其特征在于：

其中，步驟4中，所述超參數(shù)包括：學(xué)習(xí)率、批樣本數(shù)量、梯度下降法迭代的數(shù)量。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像三維自動(dòng)分割方法，其特征在于：

其中，步驟4具體分為以下子步驟：

步驟4-1，輸入的所述規(guī)范化的數(shù)據(jù)首先經(jīng)過一個(gè)具有16個(gè)輸出通道及步長為2的1x1卷積層，用于學(xué)習(xí)所述規(guī)范化的數(shù)據(jù)的原始特征；

步驟4-2，其次經(jīng)過第一密集連接塊，包含12個(gè)密集連接，通道增長率為12；

步驟4-3，再次經(jīng)過一個(gè)過渡層，所述過渡層由BN、ReLU、1x1x1的卷積層和2x2x2的最大池化層組成，同時(shí)采用深監(jiān)督方式加強(qiáng)梯度傳播并穩(wěn)定學(xué)習(xí)過程，以2x2x2的反卷積層將所述過渡層連接到輸出層；

步驟4-4，再次經(jīng)過第二密集連接塊，包含12個(gè)密集連接，通道增長率為12；

步驟4-5，經(jīng)過兩個(gè)上采樣確保分割預(yù)測圖的大小與輸入圖像的大小一致，即經(jīng)過BN、ReLU、1x1x1的卷積層和兩個(gè)2x2x2反卷積。上采樣之后是1x1x1的卷積層和softmax層，以生成分割的最終分割圖。