CN107180426B - 基于可迁移的多模型集成的计算机辅助肺结节分类装置 - Google Patents

基于可迁移的多模型集成的计算机辅助肺结节分类装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于可迁移的多模型集成的计算机辅助肺结节分类装置，用于解决现有肺结节分类准确率差的技术问题。技术方案是训练三个预训练的深度卷积神经网络(Pre‑trained DCNN)，分别描述肺结节纹理的异质性、形状的异质性和全局特征，将深度卷积神经网络的结果进行加权平均，每个网络的权重通过误差反向传播机制自适应地进行学习，进而提高肺结节分类的准确率，其中Pre‑trained DCNN将深度卷积神经网络在大数据集上的好的图像表征能力迁移肺结节分类任务上，有效地改善了深度卷积神经网络在小的肺结节数据上训练性能。本发明克服了基于单种信息的分类准确率低的技术问题，准确率达93％。

Description

基于可迁移的多模型集成的计算机辅助肺结节分类装置
技术领域
本发明涉及一种肺结节分类装置，特别是涉及一种基于可迁移的多模型集成的计算机辅助肺结节分类装置。
背景技术
传统的基于CT图像的肺结节良性恶性分类技术一般可分为三部分：肺结节分割、特征提取以及肺结节的良性恶性分类。以上方法依赖于肺结节的预分割。目前的很多分割方法都依赖于算法的初始化，如区域生长算法，水平集算法等。不同的初始化会对最终的分割结果产生不同的影响，因此，利用这样的分割结果得到的特征，通常是不准确的。
文献“申请公布号是CN 104700118 A中国发明专利”公开了一种基于卷积神经网络的肺结节良恶性预测方法。该方法从肺结节坐标中获取多尺度肺结节图像块；根据所述多尺度肺结节图像块构造所述多尺度肺结节图像块对应的各个卷积神经网络；根据损失函数利用所述多尺度肺结节图像块训练所述卷积神经网络；利用训练的卷积神经网络提取肺结节的低维特征；利用所述低维特征训练非线性分类器，并预测未知肺结节图像块。
文献所述方法通过利用肺结节原始图像块预测，这样只可以表现肺结节的全局特性，而且对于一个给定的肺结节图像，分类的性能不仅与其全局特征，而且与其形状特征，纹理特征也高度相关，因此会文献所述方法并不能很好地进行肺结节的分类。
发明内容
为了克服现有肺结节分类方法准确率差的不足，本发明提供一种基于可迁移的多模型集成的计算机辅助肺结节分类装置。该装置通过训练三个预训练的深度卷积神经网络(Pre-trained DCNN)，分别描述肺结节的纹理的异质性、形状的异质性和全局特征，并且将深度卷积神经网络的结果进行加权平均，每个网络的权重通过误差反向传播机制自适应地进行学习，进而提高肺结节分类装置的准确率，其中Pre-trained DCNN将深度卷积神经网络在大数据集上的好的图像表征能力迁移肺结节分类任务上，可以有效改善深度卷积神经网络在小的肺结节数据上训练性能。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于可迁移的多模型集成的计算机辅助肺结节分类装置，其特点是包括以下模块：
图像模块、用于从每一个包含肺结节的CT切片图像中提取包含肺结节的原始图像子块，对该原始图像子块进行预处理，分别产生描述纹理和形状的肺结节图像子块。对原始图像子块进行预处理。一方面，将原始图像子块的非结节区域像素值设置为0，如果结节区域大于16×16，则提取其中的16×16区域，如果结节区域小于16×16，则对结节区域不作处理，生成一系列经过预处理的纹理图像子块。另一方面，将原始图像子块的结节区域像素值设置为255，非结节区域不做处理，生成一系列经过预处理的形状图像子块。使用最邻近插值算法将得到原始图像子块、纹理图像子块和形状图像子块的尺寸统一为200×200。
网络模块、用于构建三个相同的预训练ResNet DCNN模型，并且三个相同的预训练ResNet DCNN模型都在ImageNet大型数据库上进行了初步的训练。在每一个ResNet模型的最后一个全连接层，随机保留两个节点，并且移除其余节点。使用增广后的原始图像子块、纹理图像子块和形状图像子块分别微调这三个ResNet DCNN模型参数。
构建基于误差反向传播的自适应权重学习***，将三个ResNet DCNN模型进行自适应的集成。在该学习***中，定义每一个ResNet DCNN模型的输出向量为Xi＝(xi1，xi2)(i＝1，2，3)，该集成模型最终的输出向量通过公式(1)进行计算：
Figure GDA0002692453520000021
在公式(1)中，Pk是输入变量被预测为第k类的可能性，ωijk是连接xij和Pk的权重。
集成模型的损失函数通过公式(2)进行计算：
Figure GDA0002692453520000022
在公式(2)中，y∈{1，2}是输入数据的真实标签。
ωijk是根据误差反向传播机制进行更新，每次迭代时ωijk的改变量根据公式(3)进行计算：
Figure GDA0002692453520000023
Figure GDA0002692453520000024
在公式(3)中，η是模型的学习率。
分类模块、用于当分类一个肺结节的CT图像时，首先，同样的从每一个包含肺结节的CT切片图像中提取包含肺结节的原始图像子块，对该原始图像子块进行预处理并产生纹理子块和形状图像子块；接着，将三种类型的图像子块输入相应的已训练好的TMME模型中，得到对该图像子块加权重之后的分类结果。接着，基于多数表决的原则将该测试CT图像归入该图像大多数切片所属的类别。定义Ψ＝{Ψ1，Ψ2，...，ΨS}，当把第i个切片Ψi输入到可迁移多模型集成算法中时，得到一个二维的预测向量H(Ψi)。最后，对每个切片的预测输出进行相加，得到肺结节Ψ的预测输出，如公式(5)所示：
Figure GDA0002692453520000031
本发明的有益效果是：该装置通过训练三个预训练的深度卷积神经网络(Pre-trained DCNN)，分别描述肺结节的纹理的异质性、形状的异质性和全局特征，并且将深度卷积神经网络的结果进行加权平均，每个网络的权重通过误差反向传播机制自适应地进行学习，进而提高肺结节分类的准确率，其中Pre-trained DCNN将深度卷积神经网络在大数据集上的好的图像表征能力迁移肺结节分类任务上，可以有效改善深度卷积神经网络在小的肺结节数据上训练性能。
本发明结合肺结节全局信息、纹理信息和形状信息，取长补短，克服了基于单种信息的分类正确率偏低的问题。同时，使用预训练深度卷积神经网络，较好的克服了图像数量少所导致的深度学习分类算法效果不佳，实现了准确率为93％的肺结节CT图像自动分类。
下面结合具体实施方式对本发明作详细说明。
具体实施方式
本发明基于可迁移的多模型集成的计算机辅助肺结节分类装置具体组成如下：
图像模块、用于数据预处理及数据增广。
由于肺结节是三维空间上的类球体，因此一个完整的肺结节CT图像由多个切片组成。基于此现象，可以将基于CT图像的三维肺结节分类问题转换为二维空间上的分类问题。首先在每一个包含肺结节的二维切片上提取能包含肺结节完整信息的原始(OA)图像子块从而来描述肺结节的全局信息。为了突显肺结节的纹理(HVV)和形状(HS)特性，接下来对OA图像子块进行预处理。一方面，将OA图像子块的非结节区域像素值设置为0，如果结节区域大于16×16，则提取其中的16×16区域使其包含肺结节的像素最多，如果结节区域小于16×16，则对结节区域不作处理，从而生成一系列经过预处理的HVV图像子块。另一方面，将OA图像子块的结节区域像素值设置为255，非结节区域不做处理，从而生成一系列经过预处理的HS图像子块。为了得到大小一致的图像子块，使用最邻近插值算法将得到OA图像子块，HVV图像子块，HS图像子块的尺寸统一调整为200×200。
为了使训练数据具有更加丰富的特性，在此步骤中还利用了数据增广的思想。使用旋转，剪切，翻转和平移四种图像变换装置，每次只选用这四种变换中的一种或几种，使训练数据增广至原来的4倍。
网络模块、用于可迁移多模型集成算法。
在得到这些处理后的数据之后，接下来用这些处理后的数据来构建可迁移多模型集成算法。
首先，构建三个相同的预训练ResNet DCNN模型，每一个ResNet模型都包括50个可学习的层，并且三个模型都已经在ImageNet大型数据库上进行了初步的训练。由于肺结节分类问题是二分类问题，因此在每一个ResNet模型的最后一个全连接层，随机的保留两个节点，并且移除其余的节点。在构建了三个ResNet模型之后，接下来使用增广后的OA图像子块，HVV图像子块，HS图像子块分别微调这三个ResNet模型参数，从而更全面的描述肺结节的全局，纹理和形状特性。
最后构建一套基于误差反向传播的自适应权重学习***将三个模型进行了自适应的集成。在该***中，定义每一个ResNet模型的输出向量为Xi＝(xi1，xi2)(i＝1，2，3)，那么该集成模型最终的输出向量可以通过公式(1)进行计算：
Figure GDA0002692453520000041
在公式(1)中，Pk是输入变量被预测为第k类的可能性，ωijk是连接xij和Pk的权重。
集成模型的损失函数可以通过公式(2)进行计算：
Figure GDA0002692453520000042
在公式(2)中，y∈{1，2}是输入数据的真实标签。
ωijk是根据误差反向传播机制进行更新，每次迭代时ωijk的改变量可以根据公式(3)进行计算：
Figure GDA0002692453520000051
Figure GDA0002692453520000052
在公式(3)中，η是模型的学习率。
分类模块、用于基于肺结节的分类。
当使用本装置分类一个肺结节的CT图像时，首先，同样的从每一个包含肺结节的CT切片图像中提取刚刚好包含肺结节的原始图像子块，对该原始图像子块进行预处理并产生纹理和形状图像子块；接着，将三种类型的图像子块输入相应的已训练好的TMME模型中，得到对该图像子块加权重之后的分类结果。由于肺结节Ψ是一个由S个切片组成的三维的类球体，因此基于多数表决的原则将该测试CT图像归入该图像大多数切片所属的类别。定义Ψ＝{Ψ1，Ψ2，...，ΨS}，当把第i个切片Ψi输入到可迁移多模型集成算法中时，这时候可以得到一个二维的预测向量H(Ψi)。最后对每个切片的预测输出进行相加，可以得到肺结节Ψ的预测输出，如公式(5)所示：
Figure GDA0002692453520000053

Claims (1)

1.一种基于可迁移的多模型集成的计算机辅助肺结节分类装置，其特征在于包括以下模块：
图像模块、用于从每一个包含肺结节的CT切片图像中提取包含肺结节的原始图像子块，对该原始图像子块进行预处理，分别产生描述纹理和形状的肺结节图像子块；对原始图像子块进行预处理；一方面，将原始图像子块的非结节区域像素值设置为0，如果结节区域大于16×16，则提取其中的16×16区域，如果结节区域小于16×16，则对结节区域不作处理，生成一系列经过预处理的纹理图像子块；另一方面，将原始图像子块的结节区域像素值设置为255，非结节区域不做处理，生成一系列经过预处理的形状图像子块；使用最邻近插值算法将得到原始图像子块、纹理图像子块和形状图像子块的尺寸统一为200×200；
网络模块、用于构建三个相同的预训练ResNet DCNN模型，并且三个相同的预训练ResNet DCNN模型都在ImageNet大型数据库上进行了初步的训练；在每一个ResNet模型的最后一个全连接层，随机保留两个节点，并且移除其余节点；使用增广后的原始图像子块、纹理图像子块和形状图像子块分别微调这三个ResNet DCNN模型参数；
构建基于误差反向传播的自适应权重学习***，将三个ResNet DCNN模型进行自适应的集成；在该学习***中，定义每一个ResNet DCNN模型的输出向量为Xi＝(xi1，xi2)(i＝1，2，3)，集成模型最终的输出向量通过公式(1)进行计算：
Figure FDA0002692453510000011
在公式(1)中，Pk是输入变量被预测为第k类的可能性，ωijk是连接xij和Pk的权重；
集成模型的损失函数通过公式(2)进行计算：
Figure FDA0002692453510000012
在公式(2)中，y∈{1，2}是输入数据的真实标签；
ωijk是根据误差反向传播机制进行更新，每次迭代时ωijk的改变量根据公式(3)进行计算：
Figure FDA0002692453510000021
在公式(3)中，η是模型的学习率；
分类模块、用于当分类一个肺结节的CT图像时，首先，同样的从每一个包含肺结节的CT切片图像中提取包含肺结节的原始图像子块，对该原始图像子块进行预处理并产生纹理子块和形状图像子块；接着，将三种类型的图像子块输入相应的已训练好的TMME模型中，得到对该图像子块加权重之后的分类结果；接着，基于多数表决的原则将测试CT图像归入该图像大多数切片所属的类别；定义Ψ＝{Ψ1，Ψ2，...，ΨS}，当把第g个切片ψg输入到可迁移多模型集成算法中时，得到一个二维的预测向量H(ψg)；最后，对每个切片的预测输出进行相加，得到肺结节Ψ的预测输出，如公式(5)所示：
Figure FDA0002692453510000022
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