CN113707312A - 一种基于深度学习的血管定量识别的方法及装置 - Google Patents

一种基于深度学习的血管定量识别的方法及装置 Download PDF

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Abstract

一种基于深度学习的血管定量识别的方法及装置，其方法包括：构建迁移学习网络，将自然图像数据对输入迁移学习网络，进行网络预训练，得到预训练后的识别网络；用多模态数据对对预训练后的识别网络进行迁移学习训练，得到血管定量识别网络；使用灌注CT图像数据对对血管定量识别网络进行优化，得到血管定量识别神经网络；将采集的目标灌注CT图像输入血管定量识别神经网络，得到血管定量识别结果；用户将采集的灌注CT图像输入血管定量识别神经网络，即可得到血管定量识别结果，相较于传统的处理方法，效率更高，鲁棒性更好。

Description

一种基于深度学习的血管定量识别的方法及装置
技术领域
本发明涉及医学图像处理技术领域，特别涉及一种基于深度学习的血管定量识别的方法及装置。
背景技术
临床日常CT诊断通常会产生大量的CT图像数据，因此影像医师阅片工作量十分巨大，而人工阅片，通常伴随着主观因素，会因为医师在长时间阅片后的情绪和状态不同，或者临床经验的不同，而导致得到不同的结果，而且，利用传统的方法对图像进行特征提取、分割和去噪等处理，也需要依靠复杂的数学模型和大量临床病灶识别经验，处理过程缺乏统一的标准，得到的结果鲁棒性较差，而且效率较低。
因此，如何提供一种自动识别图像中病变区域的方法，提高医疗图像处理结果的鲁棒性和速度，是本领域技术人员亟待解决的问题。
发明内容
本申请实施例提供了一种基于深度学习的血管定量识别的方法及装置，旨在解决现有技术对医疗图像处理鲁棒性差、效率低的问题。
第一方面，本申请提供了一种基于深度学习的血管定量识别的方法，该方法包括：
构建迁移学习网络，将自然图像数据对输入迁移学习网络，进行网络预训练，得到预训练后的识别网络；
用多模态数据对对预训练后的识别网络进行迁移学习训练，得到血管定量识别网络；
使用灌注CT图像数据对对血管定量识别网络进行优化，得到血管定量识别神经网络；
将采集的目标灌注CT图像输入血管定量识别神经网络，得到血管定量识别结果。
一种实施方式中，自然图像数据对包括自然图像数据和场景辨识结果。
一种实施方式中，多模态数据对包括多模态图像数据和血管区域标识数据。
一种实施方式中，血管区域标识数据为：将专家或医生进行血管区域标注后的多模态图像数据，输入预训练后的识别网络进行训练得到的数据。
一种实施方式中，灌注CT图像数据对包括：灌注CT图像数据和血管区域标注数据。
一种实施方式中，血管区域标注数据为：将专家或医生进行血管区域标注后的灌注CT图像数据，输入预训练后的识别网络进行训练得到的数据。
第二方面，本申请还提供了一种基于深度学习的血管定量识别的装置，该装置包括：
预训练单元，用于构建多模态迁移学习网络，将自然图像数据对输入迁移学习网络，进行网络预训练，得到预训练后的识别网络；
迁移学习训练单元，用于通过多模态数据对对预训练后的识别网络进行迁移学习训练，得到血管定量识别网络；
优化单元，用于通过灌注CT图像数据对对血管定量识别网络进行优化，得到血管定量识别神经网络；
结果输出单元，用于将采集的目标灌注CT图像输入血管定量识别神经网络，得到血管定量识别结果。
第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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计算机程序时，实现上述第一方面所述的基于深度学习的血管定量识别的方法。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的基于深度学习的血管定量识别的方法。
本申请提出的一种基于深度学习的血管定量识别的方法，通过构建迁移学习网络，将自然图像数据对输入迁移学习网络，进行网络预训练，得到预训练后的识别网络；用多模态数据对对预训练后的识别网络进行迁移学习训练，得到血管定量识别网络；使用灌注CT图像数据对对血管定量识别网络进行优化，得到血管定量识别神经网络；将采集的目标灌注CT图像输入血管定量识别神经网络，得到血管定量识别结果；用户将采集的灌注CT图像输入血管定量识别神经网络，即可得到血管定量识别结果，相较于传统的处理方法，效率更高，鲁棒性更好。
附图说明
为了更清楚的说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见的，下面的描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1为本申请实施例提供的一种基于深度学习的血管定量识别的方法流程图；
图2为本申请实施例提供的一种用于CT心肌血管定量识别的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是，对于这些实施方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
参见图1实施例所示一种基于深度学习的血管定量识别的方法流程图，包括：
S101、构建迁移学习网络，将自然图像数据对输入迁移学习网络，进行网络预训练，得到预训练后的识别网络。
在一实施例中，自然图像数据对包括自然图像数据和场景辨识结果。
S102、用多模态数据对对预训练后的识别网络进行迁移学习训练，得到血管定量识别网络。
在一实施例中，多模态数据对包括多模态图像数据和血管区域标识数据。
在一实施例中，血管区域标识数据为：将专家或医生进行血管区域标注后的多模态图像数据，输入预训练后的识别网络进行训练得到的数据。
S103、使用灌注CT图像数据对对血管定量识别网络进行优化，得到血管定量识别神经网络。
在一实施例中，灌注CT图像数据对包括：灌注CT图像数据和血管区域标注数据。
在一实施例中，血管区域标注数据为：将专家或医生进行血管区域标注后的灌注CT图像数据，输入预训练后的识别网络进行训练得到的数据。
S104、将采集的目标灌注CT图像输入血管定量识别神经网络，得到血管定量识别结果。
在一实施例中，自然图像数据对为“自然图像数据-图像标签”数据集，包括自然图像数据和场景辨识结果；
多模态数据对为“具有解剖结构相关性的医学图像数据-血管区域标注”数据集，“具有解剖结构相关性的医学图像数据”可以为与CT灌注图像相同扫描区域的MRI图像和/或PET图像；包括多模态图像数据和血管区域标识数据，其中，多模态图像数据包括PET心脑血管灌注图像数据和MRI心脑血管灌注图像数据，。
在一实施例中，将自然图像数据对输入识别网络，进行网络预训练，包括：
用灌注CT数据先对灌注CT投影数据进行重建，再对血管定量识别网络进行迁移学习，训练得到可以进行定量灌注CT图像脑梗死区域的识别网络。
在一实施例中，在进行迁移学习训练之前，还包括迁移学习策略的制定，具体为：
根据灌注CT数据集的大小及参数个数，可选择两种学习策略进行迁移学习：(1)对前n层参数冻结(frozen)起来，即在训练灌注CT血管区域定量评估网络的时候，不改变这n层的值；(2)不冻结这前n层参数，而是不断调整网络参数的值，称为微调(fine-tune)。
在迁移学习策略制定中，训练网络实现了融合扫描区域PET，MRI，CT图像内在解剖结构相关性以及不同模态影像信息多样性，并优化了血管区域定量评估网络参数。
在一实施例中，血管定量识别网络的构建方法具体为：
首先定义训练集为S＝{(Xi，Yi)，i＝1，2，3，...，n}，其中Xi为第i幅输入图像，Yi∈{0，1}为第i幅输入图像的标签，其中Yi＝1定义为异常图像，Yi＝0定义为非异常图像。同时定义
Figure BDA0003266751490000041
为第i幅输入图像的第k个像素的概率，其中k＝{1，2，3，...，|Xi|}，|Xi|表示为Xi总的像素个数。
Figure BDA0003266751490000042
为图像水平预测的概率图(probability map)，可以通过像素水平的所有
Figure BDA0003266751490000043
计算得到，其代价函数为：
Figure BDA0003266751490000044
其中I(·)为指示函数，
Figure BDA0003266751490000045
由SoftMax Function计算得到，r为控制参数。
与传统的信息处理***不同，深度学习技术可以通过构建网络模型，输入数据直接进行训练，然后做出预测，可以避免手动提取特征和图像处理技术设计，本发明通过利用训练血管定量识别神经网络，用户通过输入相应的数据，就可以自动获得血管定量识别结果，从而提升医生诊断效率。
不同医学成像模态(比如CT，MRI，PET等)能提供不同的医疗影像信息，与此同时，他们共享着相似的解剖结构特征信息，因此多模态特征信息能够实现内部共享，提升诊断效果，因此，上述方案还可以用于CT心肌血管定量识别，
参见图2实施例所示的一种用于CT心肌血管定量识别的方法流程图，包括：
S201、将自然图像数据对输入构建的多模态迁移学习网络。
在一实施例中，自然图像数据对包括自然图像数据和场景辨识结果。
S202、将心肌灌注PET数据对对经过自然图像数据对训练后的迁移学习网络进行迁移学习训练，得到血管区域定量评估识别网络。
在一实施例中，心肌灌注PET数据对包括心肌灌注PET图像数据和心肌灌注PET图像血管区域标注。
S203、制定迁移学习策略，用心肌灌注CT数据对先对心肌灌注CT投影数据进行重建，再对血管定量识别网络进行迁移学习，优化血管区域定量识别网络参数。
在一实施例中，心肌灌注CT数据对包括心肌灌注CT投影数据和心肌灌注CT图像血管区域标注。
在一实施例中，心肌灌注PET图像血管区域标注和心肌灌注CT图像血管区域标注为专家或医生进行血管区域标注后的心肌灌注PET图像数据和心肌灌注CT图像数据。
其中，心肌灌注CT数据对，即肌灌注CT投影数据和心肌灌注CT图像血管区域标注的大小及参数个数，可选择：(1)对前n层参数冻结(frozen)起来，即在训练心肌灌注CT血管区域定量评估识别网络(203)的时候，不改变这n层的值；(2)不冻结这前n层参数，而是不断调整网络参数的值，称为微调(fine-tune)两种策略进行迁移学习。最终，我们得到可以实现定量心肌灌注CT图像脑卒中区域的识别网络(104)。
S204、采集待识别的心肌灌注CT投影数据，将采集到的待识别灌注CT投影数据输入训练后的定量脑灌注CT图像心梗区域的识别网络，输出为心肌灌注CT图像梗死区的病灶辨识结果。
以上结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但本发明不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本发明原理和精神的情况下，对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，仍落入本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于深度学习的血管定量识别的方法，其特征在于，包括：
构建迁移学习网络，将自然图像数据对输入迁移学习网络，进行网络预训练，得到预训练后的识别网络；
用多模态数据对对预训练后的识别网络进行迁移学习训练，得到血管定量识别网络；
使用灌注CT图像数据对对血管定量识别网络进行优化，得到血管定量识别神经网络；
将采集的目标灌注CT图像输入血管定量识别神经网络，得到血管定量识别结果。
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的血管定量识别的方法，其特征在于，所述自然图像数据对包括自然图像数据和场景辨识结果。
3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的血管定量识别的方法，其特征在于，所述多模态数据对包括多模态图像数据和血管区域标识数据。
4.如权利要求3所述的一种基于深度学习的血管定量识别的方法，其特征在于，所述血管区域标识数据为：将专家或医生进行血管区域标注后的多模态图像数据，输入预训练后的识别网络进行训练得到的数据。
5.如权利要求1所述的一种基于深度学习的血管定量识别的方法，其特征在于，所述灌注CT图像数据对包括：灌注CT图像数据和血管区域标注数据。
6.如权利要求5所述的一种基于深度学习的血管定量识别的方法，其特征在于，所述血管区域标注数据为：将专家或医生进行血管区域标注后的灌注CT图像数据，输入预训练后的识别网络进行训练得到的数据。
7.一种基于深度学习的血管定量识别的装置，其特征在于，包括：
预训练单元，用于构建多模态迁移学习网络，将自然图像数据对输入迁移学习网络，进行网络预训练，得到预训练后的识别网络；
迁移学习训练单元，用于通过多模态数据对对预训练后的识别网络进行迁移学习训练，得到血管定量识别网络；
优化单元，用于通过灌注CT图像数据对对血管定量识别网络进行优化，得到血管定量识别神经网络；
结果输出单元，用于将采集的灌注CT图像输入血管定量识别神经网络，得到血管定量识别结果。
8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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计算机程序时，实现如权利要求1-6中任一项所述的基于深度学习的血管定量识别的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的基于深度学习的血管定量识别的方法。
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