[發(fā)明專利]一種胰腺囊性病變的檢測(cè)方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210206571.5
• 申請(qǐng)日: 2022-03-03
• 公開（公告）號(hào): CN114841914A
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 曲太平;李秀麗;薛華丹;金征宇;俞益洲;李一鳴;喬昕
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京深睿博聯(lián)科技有限責(zé)任公司;杭州深睿博聯(lián)科技有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/11;G06T7/60;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G16H50/20
• 代理公司: 北京天方智力知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11719
• 代理人: 路遠(yuǎn)

1.一種胰腺囊性病變的檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：

將3D靜脈期圖像和3D動(dòng)脈期圖像分別輸入到3D卷積網(wǎng)絡(luò)和Transformer網(wǎng)絡(luò)，分別提取靜脈期圖像特征和動(dòng)脈期圖像特征；

將所述靜脈期圖像特征和動(dòng)脈期圖像特征輸入至多網(wǎng)絡(luò)多期相特征融合模塊，輸出多期相融合特征；

將所述多期相融合特征輸入至病灶分割模塊，自動(dòng)分割囊腫、主胰管并輸出囊腫尺寸。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的胰腺囊性病變的檢測(cè)方法，其特征在于，進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí)，輸入3D卷積網(wǎng)絡(luò)的3D靜脈期圖像進(jìn)行逐像素標(biāo)注，輸入Transformer網(wǎng)絡(luò)的3D動(dòng)脈期圖像不標(biāo)注。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的胰腺囊性病變的檢測(cè)方法，其特征在于，所述多網(wǎng)絡(luò)多期相特征融合模塊包括通道注意力模塊和空間注意力模塊；其中，

通道注意力模塊首先對(duì)輸入的靜脈期圖像特征F₁和動(dòng)脈期圖像特征F₂分別通過全局平均池化進(jìn)行降維；然后分別通過卷積核大小為k的一維空洞卷積獲得k個(gè)通道的相關(guān)關(guān)系，經(jīng)sigmoid激活函數(shù)獲得通道注意力權(quán)重w₁、w₂，并分別與F₁、F₂相乘得到w₁F₁、w₂F₂；最后將F₂與一個(gè)可學(xué)習(xí)權(quán)重a₁相乘后與w₁F₁相加，得到通道修正的靜脈期特征F₁₁＝w₁F₁+a₁F₂，將F₁與一個(gè)可學(xué)習(xí)權(quán)重a₂相乘后與w₂F₂相加，得到通道修正的動(dòng)脈期特征F₂₁＝w₂F₂+a₂F₁；

空間注意力模塊首先對(duì)輸入的F₁₁、F₂₁分別進(jìn)行空洞卷積并經(jīng)softmax激活函數(shù)后得到空間注意力權(quán)重s₁、s₂，并分別與F₁₁、F₂₁相乘后得到s₁F₁₁、s₂F₂₁；然后將F₂₁與一個(gè)可學(xué)習(xí)權(quán)重b₁相乘后與s₁F₁₁相加，得到空間修正的靜脈期特征F₁₂＝s₁F₁₁+b₁F₂₁，將F₁₁與一個(gè)可學(xué)習(xí)權(quán)重b₂相乘后與s₂F₂₁相加，得到空間修正的動(dòng)脈期特征F₂₂＝s₂F₂₁+b₂F₁₁；最后將F₁₂與F₂₂相加得到兩個(gè)期相的融合特征F_f＝F₁₂+F₂₂。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的胰腺囊性病變的檢測(cè)方法，其特征在于，所述病灶分割模塊還包括一個(gè)基于多層感知機(jī)的分類器，主要用于判別有無壁結(jié)節(jié)、有無實(shí)性成分即病灶里是否有液化部分；如果有壁結(jié)節(jié)，發(fā)出提示信息，病灶分割模塊自動(dòng)分割壁結(jié)節(jié)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的胰腺囊性病變的檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法還包括臨床決策步驟：

根據(jù)用戶選擇的國際公認(rèn)的胰腺囊性病灶參考標(biāo)準(zhǔn)，從特征候選池提取特征，所述特征候選池保存了病灶分割模塊的輸出結(jié)果；

結(jié)合患者的臨床化驗(yàn)信息，基于提取的特征構(gòu)建臨床決策樹；

利用臨床決策樹算法輸出患者的臨床決策：復(fù)查，不復(fù)查，手術(shù)。