CN107330883A - 一种医学图像病变区域定位和分类方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种医学图像病变区域定位和分类方法，该方法包括如下步骤：步骤1：采集医学图像，将图像分为训练集和测试集；步骤2：对训练集图像提取WLD直方图信息，并依据直方图信息对训练集特征点进行标记，放入KNN分类器中训练分类器，用测试集图像对训练好的KNN分类器进行测试，完成医学图像病变区域的定位；步骤3：采用直方图门限法对定位后的图像进行分割，保留病变区域；步骤4：将分割好的图像放入CNN深度模型中进行特征提取，用SVM分类器进行病变区域特征分类并输出分类结果。当病变区域占整幅图像小部分时，本发明准确率显著提高。

Description

一种医学图像病变区域定位和分类方法
技术领域
本发明属于图像处理领域，具体涉及一种医学图像病变区域定位和分类方法。
背景技术
在医学领域中，病人机体上发生病变区域大部分是通过图像呈现给医生，医生通过对图 像分析来判断病人病情并加以诊断。随着计算机技术快速发展，它与医学成像技术结合越来 越紧密，计算机通过智能算法辅助分析医学图像，帮助医生快速分析病人病情，减轻医生工 作量同时大大提高诊断效率；随着智能医疗和在线医疗发展，计算机辅助分析医学图像技术 也融入其中，帮助病人和病人家属足不出户即能随时掌握病人病情。
由于医学图像的特殊性，有些病变区域大小只占整个图像的小部分。而现有对医学图像 进行智能分析，多直接用于分析整个原始图像，所提取特征许多与病变区域无关，严重影响 分类准确率。
发明内容
本发明目的是为了解决现有技术中存在的不足，提出了一种能提高分类准确率的医学图 像病变区域定位和分类方法。先对采集的医学图像进行病变区域定位、分割，然后将分割的 图像采用深度学习模型进行特征提取与分类。
其中，对采集的医学图像进行病变区域定位的具体方法为：将采集的医学图像分为训练 集和测试集，提取训练集图像WLD直方图特征信息，训练KNN分类器，然后用测试集图像 对训练好的KNN分类器进行测试，完成医学图像病变区域定位。
上述WLD直方图特征信息包括差异激励和梯度方向。
KNN分类器训练方法为：
A.根据提取的WLD直方图特征信息，对训练集图像特征点进行标记；
B.求未知点与标记点的距离，并按距离递增次序排序；
C.选取与未知点距离最小的k个点(k取3或5，优选3)；
D.确定前k个点所在类别出现频率；
E.返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。
对采集的医学图像进行病变区域分割时采用直方图门限法。
深度学习模型采用AlexNet模型。
该AlexNet模型包括八个层结构，分别为前五层卷积层和后三层全连接层；前五层中每 一个卷积层都包含ReLU激励函数进行非线性化处理，前五层中只对第1、2、5层采用了降 采样处理减少数据维度，防止过拟合；整个AlexNet模型前七层用于从分割好的图像中提取 高级特征，最后一层全连接层将提取的高级特征放入SVM分类器用于图像病变区域特征分 类并输出分类结果。
本发明相比现有技术具有以下优点：
1、提取训练集的WLD直方图特征信息，并结合KNN分类器，实现病变区域自动定位，该方法能有效的帮助医生和患者迅速找到病变区域。
2、病变特征分类之前先对病变区域分割，能有效提高分类准确率。
3、由于AlexNet模型在图像特征识别方面有显著效果，本发明采用该AlexNet模型，从 而提高分类效果。
附图说明
图1为本发明一种医学图像病变区域定位和分类方法流程图；
图2为AlexNet模型结构图；
图3为二维平面线性分类器示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细说明。
本发明医学图像病变区域定位和分类方法，先对病变区域自动定位，再分割图像保留病 变区域，再将分割的图像用深度学习模型进行训练能大大提高分类的准确率，发明流程图如 图1所示。
具体步骤如下：
1)提取WLD直方图特征
对于给定图像，使用差异激励ξ和梯度方向θ来提取WLD直方图特征。
A.计算差异激励ξ
中心像素点与其所有邻域像素点之间灰度差值和用v00表示:
其中，p表示相邻点个数，vi表示相邻像素点灰度，vc表示中心像素点灰度；
由韦伯定律v00与vc比值用Gratio表示，即：
Gratio＝v00/vc (2)
则关于中心像素点的差异激励ξ可表示为：
其中，如果ξ是正数，表示当前点比周围暗，反之则表示当前点比周围亮；为得到直方 图矩阵，将ξ分成J段，对于每个分段ξj＝[qj,qj+1]，上界qj＝(j/J-0.5)π，下界 qj+1＝((j+1)/J-0.5)π，其中j＝0,1,2,...,J-1；
B.计算梯度方向θ
梯度方向θ可表示为：
θ＝arctan(v11/v10) (4)
其中，v11表示中心像素点所在列邻域点的灰度值差；v10表示中心像素点所在行邻域点的 灰度值差；
给出映射函数g:θ→θ′，
其中，θ′为θ在映射g下的象，θ′∈[0,2π]；
由量化函数h对θ′进行量化得θt：
其中，G为梯度方向量化位数，t为常数；
C.构建WLD直方图特征
利用计算出的差异激励和梯度方向，统计图像中具有相同θt且属于相同ξj的像素数，构 成二维直方图{WLD(ξj,θt)}，最后将二维直方图按照行方向逐行串接得到一个一维直方图即 得到最终WLD直方图特征信息。
2)采用KNN分类器进行病变区域定位
训练KNN分类器分为如下几步：
A.根据提取的WLD直方图特征信息，对训练集图像特征点进行标记；
B.求未知点与标记点的距离，并按距离递增次序排序；
C.选取与未知点距离最小的k个点(k取3或5，优选3)；
D.确定前k个点所在类别出现频率；
E.返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。
3)分割图像，保留病变区域
采用直方图门限法对病变区域图像进行分割保留病变区域。
4)搭建卷积神经网络模型提取图像特征并分类
本发明深度学习模型采用AlexNet模型，模型结构如图2所示。
卷积层采用局部连接和全权值共享的方式完成对图像的卷积工作。卷积层的卷积工作可 表示为：
al＝∑λlal-1+bl (7)
其中，al表示第l层神经网络输出，λl表示第l层权重，al-1表示第l-1层神经网络输出，bl表示第l层偏置且l＝1,2,3...,L，L为输出层；
用ReLU激活函数对第l层输出值进行非线性化处理，表示为：
xl＝f(al) (8)
其中，xl为非线性化处理后的输出值，f(al)＝max(0,al)表示ReLU激活函数；
最后一层全连接层将上一层的数据放入SVM分类器中，代替AlexNet模型中原有的softmax分类器。其中SVM分类器工作原理如下：
线性分类器指在样本空间中找到一个超平面将两个异类数据分开，超平面用如下线性方 程表示：
wTx+s＝0 (9)
其中w＝(w1；w2；...；wd)为法向量，d为常数，T为转置符号，x为样本空间任意点，s为 位移量；则样本空间任意点x到超平面的距离r表示为：
若超平面能正确分类样本，即对(xi,yi)∈D满足
其中，xi表示样本属性，yi表示样本标签，D表示样本数据集。距离超平面最近的点被称为 “支持向量”，如图3所示。
两个异类到超平面的距离之和为其中||w||为w的1-范数且找出满 足(11)式的w和s，使δ最大，可用下式表达：
其中，yi(wTxi+b)≥1,i＝1,2,...,m为约束条件，m表示样本数为常数，(12)式可变为：
用训练集图像确定超平面后，将测试集图像放入SVM分类器，最终分类结果为+1或-1。 在医学图像病变区域定位和分类方法应用中，若判定病变区域是否为黑色素瘤，+1表示分类 结果是。

Claims (7)

1.一种医学图像病变区域定位和分类方法，其特征在于：所述医学图像病变区域定位和分类方法通过对采集的医学图像进行病变区域定位、分割，然后将分割图像采用深度学习模型进行特征提取与分类。
2.根据权利要求1所述的医学图像病变区域定位和分类方法，其特征在于：对采集的医学图像进行病变区域定位步骤为：
第一步：将采集的医学图像分为训练集和测试集，提取训练集图像WLD直方图特征信息；
第二步：训练KNN分类器，再用测试集图像对训练好的KNN分类器进行测试，完成医学图像病变区域定位。
3.根据权利要求2所述的医学图像病变区域定位和分类方法，其特征在于：所述第一步WLD直方图特征信息包括差异激励和梯度方向。
4.根据权利要求2所述的医学图像病变区域定位和分类方法，其特征在于：所述第二步训练KNN分类器步骤为：
A.根据提取的WLD直方图特征信息，对训练集图像特征点进行标记；
B.求未知点与标记点的距离，并按距离递增次序排序；
C.选取与未知点距离最小的k个点，其中k取值为3或5；
D.确定前k个点所在类别出现频率；
E.返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。
5.根据权利要求1所述的医学图像病变区域定位和分类方法，其特征在于：分割图像方法采用直方图门限法，分割后保留病变区域。
6.根据权利要求1所述的医学图像病变区域定位和分类方法，其特征在于：所述深度学习模型采用AlexNet模型。
7.根据权利要求6所述的医学图像病变区域定位和分类方法，其特征在于：所述AlexNet模型包括八层结构，分别为前五层卷积层和后三层全连接层；各卷积层都包含ReLU激励函数进行非线性化处理，前五层卷积层中第1、2、5层采用了降采样处理减少数据维度，防止过拟合；整个AlexNet模型的前七层用于从分割好的图像中提取高级特征，最后一层全连接层将提取的高级特征图像放入SVM分类器用于图像病变区域特征分类并输出分类结果。
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