[發明專利]基于殘差注意力約束機制的脊柱三柱骨折分類與定位系統

在審

• 申請號: 202210988832.3
• 申請日: 2022-08-17
• 公開（公告）號: CN115331059A
• 公開（公告）日: 2022-11-11
• 發明（設計）人: 孫建奇;張舒南
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/774;G06V10/22;G06V10/40;G06V10/80;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海一平知識產權代理有限公司 31266
• 代理人: 竺云;徐迅

本申請涉及計算機圖像處理以及醫學人工智能領域，公開了一種基于殘差注意力約束機制的脊柱三柱骨折分類與定位系統，結合深度學習的方法，自動地對CT影像中每個椎骨前、中后柱的骨折進行分類與定位。在這一自動化的結果的提示下，可以縮小分析范圍，提高整個工作效率；并且，提出了基于殘差注意力約束機制的深度學習模型，在圖像尺度與體素尺度的多尺度監督約束下，同時獲得每個椎骨的類別與椎骨骨折的定位圖。在整個過程中充分利用定位與分類任務之間的關系，使定位任務的引入能夠引導模型更加關注骨折區域進而獲得更好的分類性能，分類任務的引入能夠以數據驅動的形式對定位結果進行影響，減少定位圖粗標簽內的噪聲對定位性能的干擾。

技術領域

本申請涉及計算機圖像處理以及醫學人工智能領域，尤其涉及一種基于殘差注意力約束機制的用于CT影像的脊柱三柱骨折分類與定位的深度學習算法。

背景技術

脊椎骨折是在外傷、骨質疏松癥、感染、轉移或其他骨疾病的情況下由不適當的軸向負荷導致的，它會引起患者生活質量下降以及死亡風險增加。

計算機斷層掃描CT在臨床上廣泛用于脊柱骨折的診斷與后續治療方案的選擇。脊柱在骨折后不穩定的患者通常需要接受手術治療。為了判斷骨折后脊柱的穩定性，D-F三柱理論(DENIS F.The three column spine and its significance in theclassification of acute thoracolumbar spinal injuries[J].Spine(Phila Pa1976),1983,8(8):817-31)提出脊柱的穩定性由三個柱維持：前柱，由椎體和椎間盤的前三分之二以及前縱韌帶組成；中柱，由椎體和椎間盤的后三分之一以及后縱韌帶組成；后柱，由小關節和后縱韌帶復合體組成。中柱或者兩柱及其以上的脊柱發生骨折往往會導致脊柱力學不穩定。由于脊柱三維結構復雜，醫生在閱讀CT影像進行分析時通常需要矢狀面、橫截面層層瀏覽，整個過程較為繁瑣且容易發生遺漏。利用深度學習技術，可以在醫生進行分析前自動地對每個椎骨前、中后柱的骨折進行分類與定位。在這一自動化的結果提示下，醫生可以縮小分析范圍，直接定位到骨折的區域，再對患者脊柱穩定性進行分析。整個過程中，醫生的工作負擔可以大大減輕，其工作效率也能得到提高。

然而，目前存在的不足包括：首先，醫生對CT影像中脊柱的三柱骨折情況進行分析的過程較為繁瑣，需要耗費大量時間與精力；第二，現有的用于脊柱骨折分類的深度學習模型不能在分類的同時提供骨折的定位圖；第三，基于CAM的分類與定位方法沒有充分地利用分類任務與定位任務之間的關系，且訓練過程容易受到定位標簽中噪聲的干擾。

發明內容

本申請的目的在于提供一種基于殘差注意力約束機制的脊柱三柱骨折分類與定位系統，其中，醫生可以縮小分析范圍，提高整個工作效率；并且，能夠同時獲得每個椎骨的類別與椎骨骨折的定位圖。進一步的，能夠盡量減少定位圖粗標簽內的噪聲對定位性能的干擾。

本申請公開了一種基于殘差注意力約束機制的脊柱三柱骨折分類與定位系統，其特征在于，包括：

椎骨數據集構造單元，用于根據輸入數據獲取用于模型訓練和測試的椎骨數據集，其中，所述輸入數據是對椎骨CT影像數據以及其對應的類別標簽和定位圖標簽進行預處理之后獲得的數據；

基于殘差注意力約束機制的分類與定位模型構建單元，用于構造基于殘差注意力約束機制的分類與定位模型，所述分類與定位模型是用于根據所述椎骨數據集對每個椎骨的三柱骨折進行分類以及定位的深度學習模型；其中，所述基于殘差注意力約束機制的分類與定位模型構建單元用于實現骨折的分類與定位圖的生成，通過圖像級別與體素級別的監督約束，引導模型關注骨折區域，以獲得分類結果與定位圖。

模型訓練單元，用于訓練所述基于殘差注意力約束機制的分類與定位模型；以及

檢測單元，用于獲取待檢測的輸入數據，并基于所述基于殘差注意力約束機制的分類與定位模型，獲取與所述待檢測的輸入數據對應的分類結果與定位圖。