CN113298754B - 一种***组织轮廓线控制点的检测方法 - Google Patents

一种***组织轮廓线控制点的检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种***组织轮廓线控制点的检测方法，包括：对多张原始核磁共振图进行***组织轮廓线的标注，得到多条***组织轮廓线，提取每条***组织轮廓线的像素坐标；在每条***组织轮廓线像素坐标中选择特征点，并生成对应热图，得到数据集；构建U‑Net网络，初始化训练参数；将数据集输入U‑Net网络进行训练，得到网络模型；将原始核磁共振图输入网络模型预测得到预测特征点，将预测特征点连接得到***组织轮廓线。采用自定义损失函数，能有效地缩小控制点的预测误差；同时通过可解释的训练方式，不断学习控制点的特征信息，提高模型预测控制点的效率，最终高效、自动得到核磁共振图片中***组织的轮廓线。

Description

一种***组织轮廓线控制点的检测方法
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，涉及一种***组织轮廓线控制点的检测方法。
背景技术
近年来，***癌临床检测方法有特异性抗原检测、***B超、穿刺活检和MR检查等，其中MR检查也叫核磁共振检查，核磁共振成像是***癌影像诊断最为有效的方法，可以辅助医生提升判断***疾病的效率。核磁共振成像以其无电离辐射性、较高软组织分辨率、多参数多方位多序列的成像特点，广泛应用于肿瘤、心脏病以及脑血管疾病等临床诊断方面。
随着深度学习技术的快速发展，神经网络广泛应用于医学图像处理，如Inception-v3网络判断病理切片的肿瘤、U-NET网络在CT(Computed Tomography)图像得到***位置、DeepLearning计算心脏容量等。由于医生观察核磁共振影像了解患者***情况，严重依赖影像医生的经验，会受情绪、认知。偏见等因素影响，导致误判，关于标注***组织轮廓线仍是亟待解决的问题。基于传统的图像处理技术如SIFT(Scale-invariantfeature transform)方法还无法在核磁共振成像DWI(diffusion-weighted imaging)上对***轮廓线的控制点进行标注，目前主要的轮廓线标注工作为手工标注，效率较低，费时费力。
发明内容
本发明的目的是提供一种***组织轮廓线控制点的检测方法，解决了现有技术中存在的人工标注效率较低的问题。
本发明所采用的技术方案是，一种***组织轮廓线控制点的检测方法，包括以下步骤：
步骤1、对多张原始核磁共振图进行***组织轮廓线的标注，得到多条***组织轮廓线，提取每条***组织轮廓线的像素坐标；
步骤2、在每条***组织轮廓线像素坐标中选择特征点，并生成对应热图，得到数据集；
步骤3、构建U-Net网络，初始化训练参数；
步骤4、将数据集输入U-Net网络进行训练，得到网络模型；
步骤5、将原始核磁共振图输入网络模型预测得到预测特征点，将预测特征点连接得到***组织轮廓线。
本发明的特点还在于：
步骤2具体包括以下步骤：
步骤2.1、统计每条***组织轮廓线像素坐标的个数，按照比例选取若干个像素坐标作为***轮廓线控制点，***轮廓线控制点平均分为上半部分控制点和下半部分控制点；
步骤2.2、获取若干个像素坐标中x轴方向的最大值max_x、最小值min_x，根据上半部分控制点个数、最大值max_x及最小值min_x计算x轴每个控制点的间距；
步骤2.3、遍历最小值min_x到最大值max_x，每间隔一个间距计算该像素坐标x值对应的坐标y值，得到两个***组织轮廓线的控制点(xi，yupi)、(xi，ydowni)，直至遍历结束，组成第一特征点；
步骤2.4、根据最小值min_x、最大值max_x得到x轴中心点坐标x_Center、y轴中心点坐标y_Center，组成第二特征点；
步骤2.5、将第一特征点、第二特征点组成特征点，作为网络训练数据集的初始点坐标；同时利用每张核磁共振图的***组织轮廓线的特征点制作热图，设置热图的背景像素强度、特征点像素强度，得到初始数据集。
在步骤3之前，对数据集进行归一化、数据增强。
步骤3的U-Net网络采用自定义损失函数，自定义损失函数为：
LOSS＝λ1*LOSS1+λ2*LOSS2 (2)；
上式中，ω为惩罚项，abs()为取绝对值。
步骤4具体包括以下步骤：
步骤4.1、将数据集输入U-Net网络，以经过标注的核磁共振图作为输入图片，热图作为标签，进行多次训练后得到第一网络模型；
步骤4.2、将原始核磁共振图输入第一网络模型进行预测，得到预测特征点，将预测特征点标注在原始核磁共振图上，并对预测特征点进行人为调整，得到第二数据集；
步骤4.3、将第二数据集输入第一网络模型进行训练，得到第二网络模型；
步骤4.4、重复步骤4.2-4.3，直至模型趋于收敛，得到最终的网络模型。
步骤5具体为：将原始核磁共振图输入网络模型进行预测得到预测特征点，将最外轮廓的预测特征点连接得到***组织轮廓线。
本发明的有益效果是：
本发明***组织轮廓线控制点的检测方法，采用自定义损失函数，能有效地缩小控制点的预测误差；同时通过可解释的训练方式，不断学习控制点的特征信息，提高模型预测控制点的效率，最终高效、自动得到核磁共振图片中***组织的轮廓线，提供给医生及时判断患者病情。
附图说明
图1是本发明一种***组织轮廓线控制点的检测方法的流程图；
图2是本发明一种***组织轮廓线控制点的检测方法中标注后的核磁共振DWI***组织图；
图3是经过本发明一种***组织轮廓线控制点的检测方法标注后的核磁共振DWI***组织图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
一种***组织轮廓线控制点的检测方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1、医生通过手工的方式对多张原始核磁共振图***组织轮廓线进行彩色标注，得到多条***组织轮廓线，每张原始核磁共振图上包括一条***组织轮廓线，通过代码提取每条***组织轮廓线的彩色像素坐标；
步骤2、在每条***组织轮廓线像素坐标中选择特征点，并生成对应热图，得到数据集；
步骤2.1、统计每条***组织轮廓线像素坐标的个数color_num，按照比例选取若干个像素坐标作为***轮廓线控制点，由于***轮廓线包括上半部分和下半部分，所以将***轮廓线控制点包括上半部分控制点和下半部分控制点，上半部分控制点个数point_num_up和下半部分控制点个数相同；
步骤2.2、获取若干个像素坐标中x轴方向的最大值max_x、最小值min_x，根据上半部分控制点个数、最大值max_x及最小值min_x计算x轴每个控制点的间距distance，公式如下：
distance＝(max_x-min_x)/point_num_up (1)；
步骤2.3、遍历最小值min_x到最大值max_x，每间隔一个间距计算该像素坐标x值对应的坐标y值，得到两个***组织轮廓线的控制点(xi，yupi)、(xi，ydowni)，直至遍历结束，得到第一特征点；
步骤2.4、根据最小值min_x、最大值max_x得到x轴中心点坐标x_Center，同理可以得到***组织的y轴中心点坐标y_Center，x_Center、y_Center组成第二特征点；
步骤2.5、将第一特征点、第二特征点组成***轮廓的特征点，作为网络训练数据集的初始点坐标；同时利用每张核磁共振图的***组织轮廓线的特征点制作热图，设置热图的背景像素强度、特征点像素强度，得到初始数据集。
步骤3、对数据集进行归一化、数据增强，提升网络训练的效果；构建U-Net网络，初始化训练参数，并采用自定义损失函数，自定义损失函数为：
LOSS＝λ1*LOSS1+λ2*LOSS2 (2)；
上式中，ω为惩罚项，使Loss1不要太大，abs()为取绝对值。
loss2把两张热图按滑动窗口分为很多11*11的小窗口，计算每个滑动窗口内数据集的点与该窗口内预测点的欧式距离，累加这些欧式距离作为loss2，目的是缩小预测的点和数据集的点之间的距离，优化loss1的效果，公式如下：
步骤4、将数据集输入U-Net网络进行训练，得到网络模型；
步骤4.1、将数据集输入U-Net网络，以经过标注的核磁共振图作为输入图片，热图作为标签，进行多次训练后得到第一网络模型；
步骤4.2、在人与深度学习模型交互的过程中，希望协调自身认知与网络训练之间的矛盾或不一致性。将原始核磁共振图输入第一网络模型进行预测，得到预测特征点，将预测特征点标注在原始核磁共振图上，并对预测特征点进行人为调整，使其更加符合人眼观测的规律，得到第二数据集；
步骤4.3、将第二数据集输入第一网络模型进行训练多次，使模型不断学习热图中特征点的特征，得到第二网络模型；
步骤4.4、重复步骤4.2-4.3，使模型趋于收敛，得到最终的网络模型。
步骤5、将原始核磁共振图输入网络模型进行预测得到预测特征点，将最外轮廓的预测特征点连接得到***组织轮廓线。
通过以上方式，本发明***组织轮廓线控制点的检测方法，采用自定义损失函数，能有效地缩小控制点的预测误差；同时通过可解释的训练方式，不断学习控制点的特征信息，提高模型预测控制点的效率，最终高效、自动得到核磁共振图片中***组织的轮廓线，提供给医生及时判断患者病情。
实施例
步骤1、医生手工地对多张原始核磁共振图进行***组织轮廓线的标注，如图2所示，得到多条***组织轮廓线，通过编写代码将图像RGB三通道分开提取，提取红色像素坐标，R通道为255，GB两通道为0，得到***组织轮廓线的彩色像素坐标；
步骤2、统计每条***组织轮廓线像素坐标的个数color_num为140，选取其数量的5％作为***轮廓线控制点，作为***轮廓线控制点的个数为28；上半部分控制点个数point_num_up和下半部分控制点个数均为14；
获取若干个像素坐标中x轴方向的最大值max_x＝145、最小值min_x＝100，根据上半部分控制点个数、最大值max_x及最小值min_x计算x轴每个控制点的间距distance，distance＝(145-100)/14＝3；
遍历min_x＝100到max_x＝145，每间隔3个像素计算该像素坐标x值对应的坐标y值，得到两个***组织轮廓线的控制点(100，25)、(100，32)，直至遍历结束，得到第一特征点；
根据最小值min_x、最大值max_x得到x轴中心点坐标x_Center＝122，同理可以得到***组织的y轴中心点坐标y_Center＝28，组成第二特征点(122，28)；
将第一特征点、第二特征点组成***轮廓的特征点，作为网络训练数据集的初始点坐标；同时利用每张核磁共振图的***组织轮廓线的特征点制作热图，设置热图的背景像素强度为0、特征点像素强度为200，得到初始数据集。
步骤3、对数据集进行归一化、数据增强，因为数据集图片较少，采用数据增强的方式，对每对训练的标注的核磁共振图、热图进行水平翻转、垂直翻转以及水平+垂直翻转，和原数据一起作为4倍的数据集供网络训练；构建U-Net网络，初始化训练参数，网络训练12个epoch，优化器采用Adam，学习率设置为0.0001，并采用自定义损失函数，自定义损失函数的λ1设置为0.5，λ2为1.5，p设置为2.5，ω为0.0001；
步骤4、将数据集输入U-Net网络，以经过标注的核磁共振图作为输入图片，热图作为标签，进行多次训练后得到第一网络模型；
将原始核磁共振图输入第一网络模型进行预测，得到预测特征点，将预测特征点标注在原始核磁共振图上，并对预测特征点进行人为调整，得到第二数据集；
将第二数据集输入第一网络模型进行训练12个epoch，使模型不断学习热图中特征点的特征，得到第二网络模型；
将第二数据集输入第二网络模型进行预测，得到预测特征点，将预测特征点标注在原始核磁共振图上，并对预测特征点进行人为调整，得到第三数据集；
将第三数据集输入第二网络模型进行训练，使模型趋于收敛，得到最终的网络模型。通过两次的调整后，不断学习控制点的特征信息，提高模型预测控制点的能力。
步骤5、将原始核磁共振图输入网络模型进行预测得到预测特征点，将最外轮廓的预测特征点连接得到***组织轮廓线，如图3所示。

Claims (3)

1.一种***组织轮廓线控制点的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、对多张原始核磁共振图进行***组织轮廓线的标注，得到多条***组织轮廓线，提取每条所述***组织轮廓线的像素坐标；
步骤2、在每条所述***组织轮廓线像素坐标中选择特征点，并生成对应热图，得到数据集；
步骤3、构建U-Net网络，初始化训练参数；
步骤4、将所述数据集输入U-Net网络进行训练，得到网络模型；
步骤5、将所述原始核磁共振图输入网络模型预测得到预测特征点，将所述预测特征点连接得到***组织轮廓线；
步骤2具体包括以下步骤：
步骤2.1、统计每条所述***组织轮廓线像素坐标的个数，按照比例选取若干个像素坐标作为***轮廓线控制点，所述***轮廓线控制点平均分为上半部分控制点和下半部分控制点；
步骤2.2、获取若干个所述像素坐标中x轴方向的最大值max_x、最小值min_x，根据上半部分控制点个数、最大值max_x及最小值min_x计算x轴每个控制点的间距；
步骤2.3、遍历所述最小值min_x到最大值max_x，每间隔一个间距计算该像素坐标x值对应的坐标y值，得到两个***组织轮廓线的控制点(xi，yupi)、(xi，ydowni)，直至遍历结束，组成第一特征点；
步骤2.4、根据所述最小值min_x、最大值max_x得到x轴中心点坐标x_Center、y轴中心点坐标y_Center，组成第二特征点；
步骤2.5、将所述第一特征点、第二特征点组成特征点，作为网络训练数据集的初始点坐标；同时利用每张所述核磁共振图的***组织轮廓线的特征点制作热图，设置所述热图的背景像素强度、特征点像素强度，得到初始数据集；
步骤3的U-Net网络采用自定义损失函数，所述自定义损失函数为：
LOSS＝λ1*LOSS1+λ2*LOSS2 (2)；
上式中，ω为惩罚项，abs()为取绝对值；
步骤4具体包括以下步骤：
步骤4.1、将所述数据集输入U-Net网络，以经过标注的所述核磁共振图作为输入图片，热图作为标签，进行多次训练后得到第一网络模型；
步骤4.2、将所述原始核磁共振图输入第一网络模型进行预测，得到预测特征点，将所述预测特征点标注在原始核磁共振图上，并对所述预测特征点进行人为调整，得到第二数据集；
步骤4.3、将所述第二数据集输入第一网络模型进行训练，得到第二网络模型；
步骤4.4、重复步骤4.2-4.3，直至模型趋于收敛，得到最终的网络模型。
2.根据权利要求1所述的一种***组织轮廓线控制点的检测方法，其特征在于，在步骤3之前，对所述数据集进行归一化、数据增强。
3.根据权利要求1所述的一种***组织轮廓线控制点的检测方法，其特征在于，步骤5具体为：将所述原始核磁共振图输入网络模型进行预测得到预测特征点，将最外轮廓的所述预测特征点连接得到***组织轮廓线。
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