[發明專利]用于檢索醫學X射線的系統和方法

在審

• 申請號: 202211151023.3
• 申請日: 2022-09-21
• 公開（公告）號: CN115934981A
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: E·埃雷茲;A·奧凱里博
• 申請（專利權）人: GSI科技公司
• 主分類號: G06F16/532
• 分類號: G06F16/532;G06F16/583;G06V10/764;G16H50/20
• 代理公司: 永新專利商標代理有限公司 72002
• 代理人: 李光穎

一種用于檢索醫學X射線的系統包括經訓練的卷積神經網絡(CNN)、平衡特征生成器、平衡類型選擇器以及K最近鄰(KNN)分類器。所述經訓練的CNN將多幅診斷X射線圖像編碼為多個候選嵌入，并且將部分診斷X射線圖像編碼為查詢嵌入。所述平衡特征生成器根據所述查詢嵌入和所述多個候選嵌入來產生多個虛擬候選嵌入。所述平衡類型選擇器選擇所述多個虛擬候選嵌入的子集。所述KNN分類器在所述查詢嵌入與所述多個候選嵌入和所述多個虛擬候選嵌入的所述子集之間執行KNN搜索。

相關申請的交叉引用

本申請要求2021年9月22日提交的美國臨時專利申請US?63/246,854以及2022年9月4日提交的美國臨時專利申請US?63/403,763的優先權，這兩者均通過引用并入本文。

技術領域

本發明總體涉及相似性搜索，并且具體涉及X射線圖像搜索。

背景技術

當放射科醫生遇到不明確的病例時，他們通常在公共或內部數據庫中搜索相似病例，這將在診斷決策制定過程中幫助他們。這樣的搜索對他們的工作流程是很大的負擔，并且減少了診斷其他病例可用的時間。重要的是利用自動的基于內容的圖像檢索系統來替換這樣的人工密集型搜索。

在MICCAI?2020上，由Wilson?Silva、Alexander?Poellinger、Jaime?S.Cardoso和Mauricio?Reyes在他們的論文“Interpretability-Guided?Content-Based?MedicalImage?Retrieval”中，Silva等人描述了如在圖1中所示的醫學圖像檢索系統100。系統100具有卷積神經網絡(CNN)疾病分類器103和K最近鄰(KNN)搜索器105。CNN疾病分類器103是使用公開可用的胸部X射線圖像訓練數據集訓練的CNN。如在該論文中所描述的，使用CNN疾病分類器103將來自相同的公開可用集合的多個候選診斷胸部X射線101編碼到多個候選確診嵌入(embedding)102中。

然后，KNN搜索器105使用候選診斷嵌入102相對于查詢部分診斷X射線107執行KNN搜索，所述查詢部分診斷X射線107已經類似地被編碼到查詢部分診斷嵌入108中。因此，由KNN搜索器105返回與查詢部分診斷X射線107最相似的K個(例如10個)候選診斷嵌入102。然后，系統100將與K個候選診斷嵌入102相關聯的候選診斷胸部X射線101返回給操作者，作為數據庫中與部分診斷X射線107最相似的K個大多數病例。

發明內容

因此，根據本發明的優選實施例，提供了一種用于檢索醫學X射線的系統。所述系統包括經訓練的卷積神經網絡(CNN)、平衡特征生成器、平衡類型選擇器以及K最近鄰(KNN)分類器。所述經訓練的CNN將多幅診斷X射線圖像編碼為多個候選嵌入，并且將部分診斷X射線圖像編碼為查詢嵌入。所述平衡特征生成器根據所述查詢嵌入和所述多個候選嵌入來產生多個虛擬候選嵌入。所述平衡類型選擇器選擇所述多個虛擬候選嵌入的子集。所述KNN分類器在所述查詢嵌入與多個候選嵌入和所述多個虛擬候選嵌入的子集之間執行KNN搜索。

此外，根據本發明的優選實施例，所述系統包括診斷X射線圖像數據存儲部、嵌入數據存儲部和平衡嵌入數據存儲部。所述診斷X射線圖像數據存儲部存儲所述多幅診斷X射線圖像，所述嵌入數據存儲部存儲所述多個候選嵌入，以及平衡嵌入數據存儲部。所述平衡嵌入數據存儲部存儲所述多個虛擬候選嵌入。

此外，根據本發明的優選實施例，所述系統包括目標診斷選擇器，在所述目標診斷選擇器所述KNN搜索的所述執行之前從所述KNN分類器中過濾被存儲在所述嵌入數據存儲部中的不想要的候選嵌入。