[發明專利]一種人工智能評估供腎質量的方法及系統

在審

• 申請號: 202211317432.6
• 申請日: 2022-10-26
• 公開（公告）號: CN115565698A
• 公開（公告）日: 2023-01-03
• 發明（設計）人: 劉丁;劉永光;徐碩瑀;趙明;郭穎;岑金朋
• 申請（專利權）人: 南方醫科大學珠江醫院
• 主分類號: G16H70/60
• 分類號: G16H70/60;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/10;G16H30/00
• 代理公司: 廣州市智遠創達專利代理有限公司 44619
• 代理人: 蔡國

本發明提供了一種人工智能評估供腎質量的方法及系統。一方面，提供了一種人工智能評估供腎質量的方法，該方法還包括如下處理步驟；步驟1：將數字病理圖像分別輸入到第一深度神經網絡和第二深度神經網絡；步驟2：第一深度神經網絡獲得各區域圖片發送到對應的檢測模塊進行檢測；步驟3：第二深度神經網絡提取纖維化區域發送到對應的檢測模塊進行檢測；步驟4：各相關的檢測模塊進行檢測，病理評分模塊對各檢測結果進行評分，然后將各項評分根據設定進行評估，輸出待評估腎臟評估結果。另一方面，還提供了一種人工智能評估供腎質量的系統。通過本發明能夠提供精準快速、客觀、可重復的供腎質量評估，能夠為臨床醫生提供精準的指導。

技術領域

本發明屬于供腎質量評估領域，尤其涉及一種人工智能評估供腎質量的方法，還涉及一種人工智能評估供腎質量的系統。

背景技術

腎臟移植是治療尿毒癥的最佳手段，腎源緊缺是制約腎移植發展的主要原因。為緩解腎源緊張的問題，近年來各移植中心逐漸開始使用擴大標準供體(expanded criteriadonor，ECD)。移植前供腎活檢是了解供腎質量最直觀的方法，活檢的病理診斷對供腎質量評估、受者選擇、供腎臨床分配及術后治療提供重要的組織學依據，對改善移植效果起到重要作用。因此為了制定合理的供腎使用方案，術前供腎快速活檢病理評估是必需的。但現狀是病理醫師人力緊缺，且人工判讀主要依靠臨床病理醫師的經驗判斷，這種經驗除了平時學習和研究外，與閱片數量也有很大的關系，因此不同級別的病理科醫師個人認知水平差異也較大，由此可見人工判讀耗時耗力、主觀性強、可重復性欠佳。且現實情況是很多移植中心并沒有24h值班的專科病理診斷醫師，因此實際情況下，病理判讀易出現偏差，造成大量實際可使用的ECD供腎丟棄。同時，在現有的自動化檢測系統中，如發明申請公開號CN112116559A公開日2020年12月22日的一種基于深度學習的數字病理圖像智能分析方法，等都是針對腫瘤疾病并沒有關于供腎質量評估的。利用人工智能技術，自動化或半自動化的圖像識別技術在醫學影像領域中展現巨大的應用前景，WSI(whole slide images)高分辨數字病理切片為病理切片定量分析提供支持，卷積神經網絡(CNNs)對大數據樣本的特征自動提取能力。從而開發一個精準、快速、客觀的供腎評估方法，減少了病理醫師經驗性誤判導致的誤診情況，以協助移植醫生全面了解供腎特別是擴大標準供腎的質量，合理利用供腎，避免供腎浪費，可切實解決器官短缺問題以及提高移植腎的存活率。

發明內容

本發明的目的一是，提供一種人工智能評估供腎質量的方法，能夠提供精準、快速、客觀、可重復的供腎質量評估，能夠為臨床醫生提供精準的指導。

本發明的目的二是，提供一種針對上述方法的系統。

為實現該目的一，提供了一種人工智能評估供腎質量的方法，包括用于分割腎臟組織區域的第一深度神經網絡和用于纖維化區域識別的第二深度神經網絡，該方法還包括如下處理步驟；

步驟1：將待評估腎臟的數字病理圖像分別輸入到第一深度神經網絡和第二深度神經網絡；

步驟2：第一深度神經網絡對接收的數字病理圖像進行分割得到正常腎小球區域、硬化腎小球區域、正常腎小管區域、萎縮腎小管區域、動脈管壁區域、動脈管腔區域和腎間質區域，然后將各區域圖片發送到對應的檢測模塊進行檢測；

步驟3：第二深度神經網絡對接收的數字病理圖像進行纖維化區域提取并將纖維化區域發送到對應的檢測模塊進行檢測；

步驟4：各相關的檢測模塊進行檢測并將檢測結果，即腎小球硬化測量值、腎小管萎縮測量值、動脈狹窄測量值及間質纖維化測量值，發送到病理評分模塊，病理評分模塊根據設定閾值對各檢測結果進行評分，然后將各項評分根據設定進行評估，輸出待評估腎臟評估結果。

優選地，所述第一深度神經網絡形成過程中通過DeeplabV3網絡結構對各組織區域進行勾畫設定，輸入的數字病理圖像分成小圖塊輸入到設定相應的神經網絡中進行特征學習；所得特征通過批歸一化和實例歸一化處理生成相應的特征部分，然后通過最小化不同損失函數處理，從而完成分割的訓練。