CN112116571A - 一种基于弱监督学习的x光肺部疾病自动定位方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于弱监督学习的X光肺部疾病自动定位方法，包括以下步骤:收集多份肺部X射线光片进行初始标记，并整理成训练集；对训练集进行预处理；构建基于类激活图和带有自监督注意力模块的深度学习神经网络，将经处理后的份肺部X射线光片进行多角度旋转，并输入到深度学习神经网络内；通过深度学习神经网络内设置的损失函数对输入的肺部X射线光片进行判断；训练过程中，依据判断结果与初始标记进行比对后对损失函数进行优化，得到优化后的深度学习神经网络；将新的肺部X射线光片输入到优化后的深度学习神经网络，对新输入的肺部X射线光片中显示的病灶进行定位；特点是可高效准确的对病灶定位，减少医生的判断时间，辅助医生决策，提高工作效率。
Description
技术领域
本发明具体涉及一种基于弱监督学习的X光肺部疾病自动定位方法。
背景技术
呼吸***由呼吸道（鼻、咽、喉、气管和各级支气管）和肺泡组成。肺脏是呼吸***的主要器官，即将新的空气吸入肺部，并将完成新陈代谢后的二氧化碳排出。肺部疾病属于呼吸***疾病，是肺脏本身的疾病或全身性疾病的肺部表现。这种气体交换称呼吸。肺部X射线作为肺部疾病检查的必备项目，在各类肺部疾病的筛选和诊断中发挥着重要作用。作为一个完整的诊断流程，对肺部疾病的识别和判断只是其中一个步骤。另外一个重要的工作是，在原始的X光片上定位出病灶出现的位置。而随着计算机技术和深度学习技术的不断发展，在肺部疾病的识别方面采用计算机视觉辅助诊断成为发展趋势。通过人工进行大量的X光片检阅时医师会出现疲劳现象，因此借助计算机进行X光片进行初步检查成为必要的研究方向。尤其在深度学习领域，如果要完成此部分工作，需要大量具有像素级别的肺部X射线图像标签。然而，由于对医学图像进行像素级别的标记需要大量专业人士的时间和精力，此项工作进展缓慢。为了解决上述问题，本发明提出一种弱监督学习的肺部疾病自动检测定位方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种可提高医生工作效率、提高X光片检阅精准度的基于弱监督学习的X光肺部疾病自动定位方法。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于弱监督学习的X光肺部疾病自动定位方法，包括以下步骤：
步骤1、收集多份肺部X射线光片，对收集的多份肺部X射线光片进行初始标记，并整理成训练集；
步骤 2、对训练集进行预处理将肺部X射线光片的像素值进行归一化处理；
步骤 3、构建基于类激活图和带有自监督注意力模块的深度学习神经网络，将经过步骤2处理的每份肺部X射线光片进行多角度旋转，并将处理后的训练集输入到深度学习神经网络内；
步骤 4、通过深度学习神经网络内设置的损失函数对输入的肺部X射线光片进行判断；
步骤 5、训练过程中，依据步骤4的判断结果与初始标记进行比对后对损失函数进行优化，得到优化后的深度学习神经网络；
步骤 6、将新的肺部X射线光片输入到经步骤5优化后的深度学习神经网络，对新输入的肺部X射线光片中显示的病灶进行定位。
2.如权利要求1所述的一种基于弱监督学习的X光肺部疾病自动定位方法， 其特征在于，步骤1中对收集的多份肺部X射线光片进行初始标记为通过人工核对肺部X射线光片的病例进行有无患病标记，并记录患病类型。
3.如权利要求1所述的一种基于弱监督学习的X光肺部疾病自动定位方法， 其特征在于，采用min-max归一化处理方法对步骤2中对肺部X射线光片的像素值进行归一化处理。采用min-max归一化处理方法，也称为离差标准化，即对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 , 1]之间。其中样本数据中的最大值为1，最小值为0，其他值进行相应的缩放处理。
4.如权利要求1所述的一种基于弱监督学习的X光肺部疾病自动定位方法，其特征在于，步骤3中对肺部X射线光片进行多角度旋转变换，旋转变换包括顺时针旋转90度、180度和270度。
5. 如权利要求1所述的一种基于弱监督学习的X光肺部疾病自动定位方法，其特征在于，步骤4中的损失函数包括：分类损失函数和相似度损失函数，分类损失函数采用多分类的经典损失函数Multi-label softmargin loss；
相似度函数
为：
，
其中F代表整个网络计算，A表示输入图像的仿射变换, I表示X射线光片, j表示不同的变换操作。
与现有技术相比，本发明的优点是CAM)技术在弱标签下对自然图像仍具有良好的定位性能，它可以根据图像标签定位出图像中的关键区域。本发明采用此技术用于定位肺部X光片的病灶，依据肺部X射线光片可高效准确的实现病灶的定位。此外，本发明在CAM方法的基础上加入自监督注意力模块，以此增强网络对特征的学习能力，从而增强网络对病灶的定位功能。作为计算机辅助***，此项发明能够减少医生的判断时间，辅助医生决策，提高工作效率。
附图说明
图1是本发明的流程框图；
图2 是本发明的深度学习神经网络处理流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
一种基于弱监督学习的X光肺部疾病自动定位方法，通过对肺部X光片的图像分析，判断是否有肺部疾病并且标记处病灶的位置。作为计算机辅助***，此项发明能够减少医生的判断时间，辅助医生决策，提高工作效率。如图1所示，本发明提出的肺部疾病检测定位***主要包括以下6个步骤。
步骤1：收集5000张肺部X射线光片，并根据电子病历对这些光片进行疾病标注工作。具体包括：对每一张肺部X射线光片进行标记，标记该光片是否患病；如若患病，写明肺部疾病类型。最后统一整理，将这5000张X射线光片制成深度学习可用的数据集。
步骤2：对训练集进行预处理将肺部X射线光片的像素值进行归一化处理，对于深度学***或者垂直方向翻转变换获得新的样本；对样本进行缩放处理从而获取新样本。此外，由于拍摄X光片的机器不同，样本中的图片也会存在亮度值或噪声值不同统一的情况。为了尽量减小因此带来的误差，在输入模型之前，还需要对图片的像素值进行归一化处理。具体采用min-max归一化处理方法，也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 , 1]之间。其中样本数据中的最大值为1，最小值为0，其他值进行相应的缩放处理。
步骤3：构建基于类激活图（CAM）和带有自监督注意力模块的深度学习神经网络。
如图2所示，本深度学习神经网络主要包含3个部分：X光片仿射变换模块，CAM模块和损失函数模块。
CAM模块是基于GAP(Global average pooling)技术构成的，即将分类网络中后部分的全连接层用1*1的卷积层替代。一方面保留了特征图的空间信息，一方面也可以完成分类任务。本发明中我们要完成15种肺部疾病分类（注：肺部正常也属于一类），所以
采用15个1*1的卷积核改变通道数。 接着使用GAP操作输出每个通道feature-map的平均值，之后再接一个softmax层用于分类。该层的所有参数作为权重w，对前方的GAP得到的feature-map做加权总和得到最后的输出，即CAM输出。此时CAM的输出尺寸和feature-map大小一致，故需要通过上采样方式还原叠加到原图中。这样既保证了类激活图的大小和原图一致，完成X光片病灶检测和定位任务。
自监督注意力模块由X光片仿射变换模块和损失函数模块共同完成。具体来说，对于训练集的每一张X光片，在输入模型的过程中，我们对该图片进行旋转变化，包括顺时针旋转90度，180度和270度。然后将这四张图片同时输入孪生网络（Siamese Network）。这四张输入X光片有着明确的位置关系。对于一个好的病灶检测定位网络，这四张图片的输出类特征图也应该有同样的位置关系。通过设置合适的损失函数，促进这四类特征图的相似度，从而使网络具有更智能的特征提取能力。接着，我们对类激活图进行可视化处理，根据每一像素的值画出其热力图。其中热力值偏高的部分就是病灶的位置。
步骤4：通过深度学习神经网络内设置的损失函数对输入的肺部X射线光片进行判断；对于深度学习神经网络，损失函数决定了网络的训练方向和网络性能。本发明要完成在仅有图像级别的标签样本下，对肺部疾病的检测和定位。针对这样一个任务，我们设计了如下损失函数。该损失函数包含两部分：分类损失和相似度损失。分类损失函数是为了是网络具有分类的能力，这里采用多分类的经典损失函数
：Multi-label softmarginloss，具体损失函数为
其中C指类别数，
是第c个类别的标签，
为各个类别的概率。
此外，为了使网络具有更好的表征学习能力，根据输入的关系，我们设计了如下相似度损失函数。其中F代表整个网络计算，A表示输入图像的仿射变换, I表示X射线光片, j表示不同的变换操作，
其中
分别表示对原始图像进行的90度，180度和270度旋转变换。
在网络训练之前，我们采用随机初始化的方法对网络参数赋予一个小的数值。此外，我们将数据集中的进行划分：70%用于训练，15%用于验证以及15%作为测试集。
步骤5：训练过程中，依据步骤4的判断结果与初始标记进行比对后对损失函数进行优化，得到优化后的深度学习神经网络；本发明采用Pytorch框架进行模型的部署和训练。在完成网络结构设计和初始化工作后，将训练集输入网络进行模型训练。通过使用Adam优化算法和dropout等深度学习网络的训练方法使网络收敛到最优值。然后保存模型，用于新样本的检测。
步骤6：将新的肺部X射线光片输入到经步骤5优化后的深度学习神经网络，对新输入的肺部X射线光片中显示的病灶进行定位；即对于新的待测样本，将它输入到已经训练好的模型中。其中训练好的模型输出：所患肺部疾病的类型和概率和病灶的位置。
通过训练模型对常见疾病（如肺不张、变实、浸润、气胸、水肿、肺气肿、纤维变性、积液、肺炎、胸膜增厚、心脏肥大、结节、肿块和疝气14种）的分类、识别等学习，可实现对多种疾病的识别以及概率的输出，再加上不患病这个类别使得模型的倒数第二层输出会是15个值，对应这15种类型。接着，网络最后一层是一个softmax层，对这个15个值进行概率变化，使这15个概率值相加等于1。然后从中选出概率值最大的值所对应的那个类别，即为患病类型。并显示出热力类激活图，其中热力值大的部分即为病灶位置。
以上所述实施例仅为本发明的优选实施例，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干的变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于弱监督学习的X光肺部疾病自动定位方法，其特征包括以下步骤：
步骤1、收集多份肺部X射线光片，对收集的多份肺部X射线光片进行初始标记，并整理成训练集；
步骤 2、对训练集进行预处理将肺部X射线光片的像素值进行归一化处理；
步骤 3、构建基于类激活图和带有自监督注意力模块的深度学习神经网络，将经过步骤2处理的每份肺部X射线光片进行多角度旋转，并将处理后的训练集输入到深度学习神经网络内；
步骤 4、通过深度学习神经网络内设置的损失函数对输入的肺部X射线光片进行判断；
步骤 5、训练过程中，依据步骤4的判断结果与初始标记进行比对后对损失函数进行优化，得到优化后的深度学习神经网络；
步骤 6、将新的肺部X射线光片输入到经步骤5优化后的深度学习神经网络，对新输入的肺部X射线光片中显示的病灶进行定位。
2.如权利要求1所述的一种基于弱监督学习的X光肺部疾病自动定位方法， 其特征在于，步骤1中对收集的多份肺部X射线光片进行初始标记为通过人工核对肺部X射线光片的病例进行有无患病标记，并记录患病类型。
3.如权利要求1所述的一种基于弱监督学习的X光肺部疾病自动定位方法， 其特征在于，具体采用min-max归一化处理方法对步骤2中肺部X射线光片的像素值进行归一化处理。
4.如权利要求1所述的一种基于弱监督学习的X光肺部疾病自动定位方法，其特征在于，步骤3中对肺部X射线光片进行的多角度旋转变换包括顺时针旋转90度、180度和270度。
5.如权利要求1所述的一种基于弱监督学习的X光肺部疾病自动定位方法，其特征在于，步骤4中的损失函数包括：分类损失函数和相似度损失函数，分类损失函数采用多分类的经典损失函数Multi-label softmargin loss；
相似度函数
为：
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其中F代表整个网络计算，A表示输入图像的仿射变换, I表示X射线光片, j表示变换操作。
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