CN113705632A - 一种直肠癌mri图像分类方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

一种直肠癌mri图像分类方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种直肠癌MRI图像分类方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：采集直肠癌MRI图像，对MRI图像进行预处理，计算任意图片之间的相似度形成N*N特征矩阵，通过自编码结构，提取10维特征，形成N*10的特征矩阵，并将图像特征矩阵集分为训练集和测试集；构建SVM模型，将训练集作为SVM模型的输入，得到测试模型；将测试集中的测试数据输入测试模型中，得到分类结果。本发明分类准确度高，可以精准预测图像分类结果，辅助医生进行直肠癌的T分期诊断。

Description

一种直肠癌MRI图像分类方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本发明涉及一种图像分类方法、装置、电子设备和存储介质，尤其涉及一种直肠癌MRI图像分类方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
磁共振成象是依赖于原子核的磁特性及其与外加磁场的相互作用。原子核由带正电的质子和不带电的中子构成。核外面的电子带负电，形成电子云壳。核磁共振的核并不是指任意一个原子核，而是具有MR活性元素的原子核。用正确频率的无线电波脉冲激发质子，使它们产生共振，扰乱磁性排列。被激发的质子以射频信号的形式释放吸收的能量，发射物被扫描仪上的接收线圈接收。引起质子共振的无线电频率取决于磁场的强度。通过按顺序应用不同的频率，可以得到MRI图像。MRI图像不仅能够反映人体解剖形态，而且能够反映人体血流和细胞代谢等生理功能信息。
在医学图像分类算法出现以前，医生在对心肌MRI图像进行分析时，完全凭借人工诊断，而人工诊断的方式不仅繁琐、效率低，而且诊断结果的准确程度完全取决于医生的个人经验和专业程度。现有技术中，李高仙等基于高分辨T2WI影像组学判定直肠癌术前T分期，通过在ITK-SNAP(Version 3.60,www.itksnap.org)软件上进行图像分割，在术前高分辨T2WI上勾画整个肿瘤为ROI，通过一般线性LASSO分析提取14个影像组学特征，最后利用随机森林算法实现分类；这种分类依赖于人工勾画病灶和提取特征，虽然准确度提高，但是效率低。
现有的医学图像分类算法虽然也能对MRI图像进行分类，但大多数分类结果不尽人意，医生在图像分析过程中，仍然起主导作用。在直肠癌治疗过程中，基于核磁共振成像(MRI)的T期诊断是一个关键步骤。T分期涉及到癌症细胞在器官中的累及程度。准确的T分期识别可以帮助医生判断病情发展阶段，实施合理的治疗手段。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种准确度高的直肠癌MRI图像分类方法；本发明的另一目的是提供一种直肠癌MRI图像分类装置；本发明的另一目的是提供一种电子设备；本发明的另一目的是提供一种非暂态计算机可读存储介质。
技术方案：本发明的直肠癌MRI图像分类方法，采集直肠癌MRI图像，对MRI图像进行预处理，计算任意图片之间的相似度形成N*N特征矩阵，通过自编码结构，提取10维特征，形成N*10的特征矩阵，并将图像特征矩阵集分为训练集和测试集；构建SVM模型，将训练集作为SVM模型的输入，得到测试模型；将测试集中的测试数据输入测试模型中，得到分类结果。
进一步地，MRI图像预处理的方法为通过深度学习库pytorch的resize函数将所有图像大小进行缩放，缩放为96*96大小的图像。
进一步的，任意图片之间的相似度的计算方法为复杂小波结构相似性指数计算方法：
Figure BDA0003206460860000021
进一步地，自编码结构为：N→64→10←64←N，其中N代表样本数。
应用上述直肠癌MRI图像分类方法的装置，包括图像采集模块、图像特征提取模块、SVM模型分类模块；所述图像采集模块采集直肠癌MRI图像，并将图像发送至图像特征提取模块，所述图像特征提取模块通过复杂小波结构相似性指数计算任意图片之间的相似度形成N*N特征矩阵，然后通过自编码结构提取新的特征，形成N*10的特征矩阵，图像特征提取模块将提取的特征矩阵分为训练集和测试集并发送给SVM模型分类模块，所述SVM模型分类模块输入训练集进行模型训练，然后将测试数据输入训练后的模型中得到分类结果。
进一步地，图像特征提取模块中通过复杂小波结构相似性指数计算方法计算任意图片之间的相似度形成N*N特征矩阵。
更进一步地，N*N特征矩阵通过自编码结构提取新的特征，形成N*10的特征矩阵。
另一方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的直肠癌MRI图像分类方法。
另一方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述的直肠癌MRI图像分类方法。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：本发明分类准确度高，可以精准预测图像分类结果，辅助医生进行直肠癌的T分期诊断。
附图说明
图1为本发明的装置结构示意图；
图2为本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
实施例
如图1所示，本发明的直肠癌MRI图像分类装置，包括图像采集模块、图像特征提取模块、SVM模型分类模块；所述图像采集模块采集直肠癌MRI图像，并将图片发送图像特征提取模块，所述图像特征提取模块并通过复杂小波结构相似性指数计算任意图片之间的相似度形成N*N特征矩阵，然后通过自编码结构提取新的特征，形成N*10的特征矩阵，图像特征提取模块将提取的特征矩阵分为训练集和测试集并发送给SVM模型分类模块，所述SVM模型分类模块通过输入的训练集进行模型训练，然后将测试数据输入训练后的模型中得到分类结果。
通常的复杂小波结构相似性指数计算方法：
Figure BDA0003206460860000031
本发明由于应用在医疗MRI图像相似度计算中，MRI图像本身的信噪比比较高，因此不需要参数K，将CW-SSIM进行了改进，形成新的图像相似度计算方式：
Figure BDA0003206460860000032
得到的ICW-SSIM用于计算图像相似度。
本实施例还涉及了一种特征提取方法：自编码(Autoencoder)，本发明根据经验和实验研究，对其中的框架进行了调整，设计出适应于医疗图像的自编码结构：N→64→10←64←N，其中N代表样本数。
在图像分类阶段，使用的是经典的支持向量机(SVM)分类器。支持向量机是一类按监督学***面。
如图2所示，本实施例的图像分类方法如下：
(1)收集直肠癌MRI图像样本，利用深度学习库pytorch的resize函数将所有样本缩放为96*96大小的图像，即图像的像素数为96*96；
(2)对经过预处理的MRI图像，利用ICW-SSIM计算任意图像间图像相似度，形成N*N特征矩阵；
(3)通过5层自动编码器，在N*N特征矩阵中提取10维新的特征，形成N*10的特征矩阵；
(4)图像特征矩阵集分为训练集和测试集；随机划分训练集和测试集：80％的数据作为训练集，20％的数据作为测试集。
(5)构建SVM模型；
SVM模型训练的方法为：
(501)SVM模型采用python内置模型。
(502)训练阶段采用5折交叉验证方法，选取效果最好的模型作为最终的模型。
(6)将测试集中的测试数据输入测试模型中，得到分类结果。
MRI图像通常有较高的信噪比，已经具有较高的鲁棒性，通过CW-SSIM模型改造，改进为复小波结构相似性指数(ICW-SSIM)，可获得原始核磁共振图像的更好的特征。SVM很好地处理小数据集，因为其目标函数是凸的，可以通过凸优化得到处理的最佳参数值。为了获得更好的特性，使用5层自动编码器来获得原始数据的潜在特征。
对比例
应用与实施例相同的样本，将所有图像样本缩放为96*96，然后计算相似度得到N*N特征矩阵，又利用自编码得到N*10特征。同样将所有特征按照8：2的比例随机划分训练集和测试集，用于对比模型的训练和测试。
对比模型有CNNs、，Alexnet、Resnet18、Resnet50、capsule network、randomforest+RF features、FE-SVM+RF features、random forest+proposed features，得到分类结果，并且计算结果的准确率。
图像分类准确率的评价指标主要有三种：ACC，AUC和F-score。AUC指标的计算方式如下：
ACC＝(#TP+#TN)/N
其中#TP是正样本被预测为正的的个数，#TN是负样本被预测为负的个数，N是样本总数。AUC指标的计算方式如下：
Figure BDA0003206460860000041
其中ranki代表xi预测概率的排序位置(rank)，M和N分布代表正样本的个数和负样本的个数。F-score指标的计算方式如下：
F-score＝2*Precision*Recall/(Precision+Recall)
Precision＝#TP/(#TP+#FP)
Recall＝#TP/(#TP+#FN)
其中#FP代表假阳性样本的个数，#FN代表假阴性样本的个数。
表1实施例与当前其他先进模型的预测准确率效果对比(均值±方差)
Figure BDA0003206460860000042
Figure BDA0003206460860000051
表2实施例与当前其他先进模型的预测准确率效果对比(最大值)
Figure BDA0003206460860000052
如表1所示，总共实施了100次实验。实施例所提出的模型与其他先进模型进行了充分地对比。实施例采取的SVM+proposed features模型与当前最为先进的模型等相比较，在三种准确率指标(ACC，AUC，F-score)上表现更好。特别地，与随机森林所提取的特征(RFFeature)进行了对比，即Random Forest+RF Feature，SVM+RF Features两个模型都没有SVM+proposed features模型效果好，且差距较大。只有当采用所提出的两步特征(图像相似度+自编码)，Random Forest+proposed Features模型效果明显有所提出，ACC达到了0.7372±0.0324，非常接近SVM+proposed features模型。
如表2所示，提取了100次实验中三种指标的最大值进行了对比，所提出的SVM+proposed Features模型在三种指标中都取得了最大值。充分说明了实施例采取的SVM+proposed features模型的有效性。

Claims (7)

1.一种直肠癌MRI图像分类方法，其特征在于，采集直肠癌MRI图像，对MRI图像进行预处理，计算任意图片之间的相似度形成N*N特征矩阵，通过自编码结构，提取10维特征，形成N*10的特征矩阵，并将图像特征矩阵集分为训练集和测试集；构建SVM模型，将训练集作为SVM模型的输入，得到测试模型；将测试集中的测试数据输入测试模型中，得到分类结果。
2.根据权利要求1所述的直肠癌MRI图像分类方法，其特征在于，MRI图像预处理的方法为通过深度学习库pytorch的resize函数将所有图像大小进行缩放。
3.根据权利要求1所述的直肠癌MRI图像分类方法，其特征在于，任意图片之间的相似度的计算方法为复杂小波结构相似性指数计算方法：
Figure FDA0003206460850000011
4.根据权利要求1所述的直肠癌MRI图像分类方法，其特征在于，自编码结构为：N→64→10←64←N，其中N代表样本数。
5.一种直肠癌MRI图像分类装置，其特征在于，包括图像采集模块、图像特征提取模块、SVM模型分类模块；所述图像采集模块采集直肠癌MRI图像，并将图像发送至图像特征提取模块，所述图像特征提取模块通过复杂小波结构相似性指数计算任意图片之间的相似度形成N*N特征矩阵，然后通过自编码结构提取新的特征，形成N*10的特征矩阵，图像特征提取模块将提取的特征矩阵分为训练集和测试集并发送给SVM模型分类模块，所述SVM模型分类模块输入训练集进行模型训练，然后将测试数据输入训练后的模型中得到分类结果。
6.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-4任一项所述的直肠癌MRI图像分类方法。
7.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述的直肠癌MRI图像分类方法。
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