CN110321946A - 一种基于深度学习的多模态医学影像识别方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明属于医学影像识别技术领域，公开了一种基于深度学习的多模态医学影像识别方法及装置，利用医疗影像设备采集医学影像数据；影像增强算法对采集的影像进行增强处理；提取程序提取采集影像特征；利用识别程序对提取的特征进行识别；利用转换程序对不同模态医学影像进行转换操作；打印机将采集的影像进行打印操作；利用显示器显示采集医学影像数据信息。本发明通过影像特征提取模块提高影像特征提取效果；同时，通过模态转换模块采用三维重建、配准和分割的方式，保证了第一模态影像与第二模态影像的对应图像高度匹配；另外本发明对训练图像划分为若干图像块，降低了整张输入训练图片对硬件设备的要求。
Description
技术领域
本发明属于医学影像识别技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的多模态医学影像识别方法及装置。
背景技术
目前，最接近的现有技术：医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或人体某部分，以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程。它包含以下两个相对独立的研究方向：医学成像系统(medical imaging system)和医学图像处理(medical imageprocessing)。前者是指图像行成的过程，包括对成像机理、成像设备、成像系统分析等问题的研究；后者是指对已经获得的图像作进一步的处理，其目的是或者是使原来不够清晰的图像复原，或者是为了突出图像中的某些特征信息，或者是对图像做模式分类等等。然而，现有医学影像特征提取效果差；同时，对于同一种成像模态，如果采用不同的成像设备产生的训练集，器官组织名称等需要进行标准化，另外，两种模态间的采集顺序可能不一致而需要对训练图像进行勾画或分割；这都会导致训练数据集处理繁琐，影响机器学习的精度和速度。
综上所述，现有技术存在的问题是：现有医学影像特征提取效果差；同时，对于同一种成像模态，如果采用不同的成像设备产生的训练集，器官组织名称等需要进行标准化，另外，两种模态间的采集顺序可能不一致而需要对训练图像进行勾画或分割；这都会导致训练数据集处理繁琐，影响机器学习的精度和速度。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于深度学习的多模态医学影像识别方法及装置。
本发明是这样实现的，一种基于深度学习的多模态医学影像识别方法，所述基于深度学习的多模态医学影像识别方法包括以下步骤：
步骤一，通过医学影像采集模块利用医疗影像设备采集医学影像数据；
步骤二，主控模块通过影像增强模块利用影像增强算法对采集的影像进行增强处理；
步骤三，通过影像特征提取模块利用提取程序提取采集影像特征；通过特征识别模块利用识别程序对提取的特征进行识别；
步骤四，通过模态转换模块利用转换程序对不同模态医学影像进行转换操作；
步骤五，通过打印模块利用打印机将采集的影像进行打印操作；
步骤六，通过显示模块利用显示器显示采集医学影像数据信息。
进一步，所述基于深度学习的多模态医学影像识别方法的影像特征提取方法如下：
(1)多模态医学影像预处理及张量构造；读取多模态医学DICOM格式图像；根据标注信息提取图像待提取区域并对多模态图像进行归一化；用张量形式表示归一化后的多模态图像数据；
(2)带标签约束的张量分解及特征空间数据投影；对得到的张量进行带标签约束的张量分解得到核心张量；将张量数据投影到核心张量对应的子空间上；用投影空间上的数据作为训练数据训练分类器；
(3)多模态医疗影像融合；提取多模态影像数据的候选区域；将候选区域投影到子空间上，输入训练好的分类器中得出待提取区域的提取结果。
进一步，所述基于深度学习的多模态医学影像识别方法的模态转换方法如下：
1)通过转换程序准备训练数据集；输入训练数据，所述的训练数据包含若干组具有相同感兴趣区域的第一模态以及与第一模态对应的第二模态的医学影像；将训练数据进行预处理；判断每组数据影像中不同模态的各层影像是否互相匹配；
若每组数据影像中不同模态的各层影像互相匹配，则将对应各层训练图片分别划分成多个2D图像块；
若每组数据影像中不同模态的各层影像没有完全相互匹配，则将每组数据中第一模态的影像进行三维重建、配准后再进行切分，获得包含m层第一模态影像的集合使第一模态医学影像中每层切片影像与同组中对应的第二模态医学影像匹配；或者对第二模态影像进行三维重建、配准后再切分，使第二模态医学影像中每层切片影像与同组中对应的第一模态医学影像匹配；或者对第一、第二模态影像分别进行三维重建、配准和切分，使第一模态医学影像中每层切片影像与同组中对应的第二模态医学影像匹配；并将各对应切片层训练图片分别划分成多个3D图像块；
2)训练神经网络；用准备好的图像块训练集训练神经网路模型；训练过程中分割每个图像块中不同模态的医学影像中感兴趣区域的对应位置，通过神经网路模型前向计算出输出图像，并且与真实掩莫图像进行相似度比较，进一步通过反向传播调节神经网络的参数；当验证数据集的LOSS值小于等于设定阈值时，模型停止迭代，保存模型，得到训练好的深度卷积神经网络模型；
3)把预处理后的第一模态医学图像输入到训练好的深度卷积神经网络模型中进行前向计算并输出第二模态的医学影像。
本发明的另一目的在于提供一种基于所述基于深度学习的多模态医学影像识别方法的基于深度学习的多模态医学影像识别装置，所述基于深度学习的多模态医学影像识别装置包括：
医学影像采集模块，与主控模块连接，用于通过医疗影像设备采集医学影像数据；
主控模块，与医学影像采集模块、影像增强模块、影像特征提取模块、特征识别模块、模态转换模块、打印模块、显示模块连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；
影像增强模块，与主控模块连接，用于通过影像增强算法对采集的影像进行增强处理；
影像特征提取模块，与主控模块连接，用于通过提取程序提取采集影像特征；
特征识别模块，与主控模块连接，用于通过识别程序对提取的特征进行识别；
模态转换模块，与主控模块连接，用于通过转换程序对不同模态医学影像进行转换操作；
打印模块，与主控模块连接，用于通过打印机将采集的影像进行打印操作；
显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示采集医学影像数据信息。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述基于深度学习的多模态医学影像识别方法的医学成像处理控制系统。
本发明的优点及积极效果为：本发明通过影像特征提取模块取关于医学图像特征区域更丰富的融合数据，并结合标签约束对数据进行投影，提取具有特定意义的特征，进而提出一种基于标签相关性约束张量分解的多模态医学影像特征提取和分类方法，这种方法兼顾多种模态医学影像提供的特征区域信息，利用该特征区域标签信息有针对性的将原始数据投影到新的特征空间，提高影像特征提取效果，在此基础上进行对应标签模型的训练，更加符合医学上的针对性；同时，通过模态转换模块采用三维重建、配准和分割的方式，保证了第一模态影像与第二模态影像的对应图像高度匹配；另外本发明对训练图像划分为若干图像块，降低了整张输入训练图片对硬件设备的要求。因为训练数据使用同一病人不同模态的相同感兴趣区域的切片，因此在神经网络学习的过程中无需对训练图像进行分割或勾画，大大提高学习的效率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于深度学习的多模态医学影像识别方法流程图。
图2是本发明实施例提供的基于深度学习的多模态医学影像识别装置结构示意图；
图中：1、医学影像采集模块；2、主控模块；3、影像增强模块；4、影像特征提取模块；5、特征识别模块；6、模态转换模块；7、打印模块；8、显示模块。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于深度学习的多模态医学影像识别方法及装置，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明提供的基于深度学习的多模态医学影像识别方法包括以下步骤：
S101：通过医学影像采集模块利用医疗影像设备采集医学影像数据；
S102：主控模块通过影像增强模块利用影像增强算法对采集的影像进行增强处理；
S103：通过影像特征提取模块利用提取程序提取采集影像特征；通过特征识别模块利用识别程序对提取的特征进行识别；
S104：通过模态转换模块利用转换程序对不同模态医学影像进行转换操作；
S105：通过打印模块利用打印机将采集的影像进行打印操作；
S106：通过显示模块利用显示器显示采集医学影像数据信息。
如图2所示，本发明实施例提供的基于深度学习的多模态医学影像识别装置包括：医学影像采集模块1、主控模块2、影像增强模块3、影像特征提取模块4、特征识别模块5、模态转换模块6、打印模块7、显示模块8。
医学影像采集模块1，与主控模块2连接，用于通过医疗影像设备采集医学影像数据；
主控模块2，与医学影像采集模块1、影像增强模块3、影像特征提取模块4、特征识别模块5、模态转换模块6、打印模块7、显示模块8连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；
影像增强模块3，与主控模块2连接，用于通过影像增强算法对采集的影像进行增强处理；
影像特征提取模块4，与主控模块2连接，用于通过提取程序提取采集影像特征；
特征识别模块5，与主控模块2连接，用于通过识别程序对提取的特征进行识别；
模态转换模块6，与主控模块2连接，用于通过转换程序对不同模态医学影像进行转换操作；
打印模块7，与主控模块2连接，用于通过打印机将采集的影像进行打印操作；
显示模块8，与主控模块2连接，用于通过显示器显示采集医学影像数据信息。
在本发明的优选实施例中，影像特征提取模块4提取方法如下：
(1)多模态医学影像预处理及张量构造；读取多模态医学DICOM格式图像；根据标注信息提取图像待提取区域并对多模态图像进行归一化；用张量形式表示归一化后的多模态图像数据。
(2)带标签约束的张量分解及特征空间数据投影；对步骤1得到的张量进行带标签约束的张量分解得到核心张量；将张量数据投影到核心张量对应的子空间上；用投影空间上的数据作为训练数据训练分类器。
(3)多模态医疗影像融合；提取多模态影像数据的候选区域；将候选区域投影到子空间上，输入步骤(2)训练好的分类器中得出待提取区域的提取结果。
在本发明的优选实施例中，模态转换模块6转换方法如下：
1)通过转换程序准备训练数据集；输入训练数据，所述的训练数据包含若干组具有相同感兴趣区域的第一模态以及与第一模态对应的第二模态的医学影像；将训练数据进行预处理；判断每组数据影像中不同模态的各层影像是否互相匹配；
若每组数据影像中不同模态的各层影像互相匹配，则将对应各层训练图片分别划分成多个2D图像块；
若每组数据影像中不同模态的各层影像没有完全相互匹配，则将每组数据中第一模态的影像进行三维重建、配准后再进行切分，获得包含m层第一模态影像的集合使第一模态医学影像中每层切片影像与同组中对应的第二模态医学影像匹配；或者对第二模态影像进行三维重建、配准后再切分，使第二模态医学影像中每层切片影像与同组中对应的第一模态医学影像匹配；或者对第一、第二模态影像分别进行三维重建、配准和切分，使第一模态医学影像中每层切片影像与同组中对应的第二模态医学影像匹配；并将各对应切片层训练图片分别划分成多个3D图像块；
2)训练神经网络；用准备好的图像块训练集训练神经网路模型；训练过程中分割每个图像块中不同模态的医学影像中感兴趣区域的对应位置，通过神经网路模型前向计算出输出图像，并且与真实掩莫图像进行相似度比较，进一步通过反向传播调节神经网络的参数；当验证数据集的LOSS值小于等于设定阈值时，模型停止迭代，保存模型，得到训练好的深度卷积神经网络模型；
3)把预处理后的第一模态医学图像输入到训练好的深度卷积神经网络模型中进行前向计算并输出第二模态的医学影像。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。
Claims (5)
1.一种基于深度学习的多模态医学影像识别方法，其特征在于，所述基于深度学习的多模态医学影像识别方法包括以下步骤：
步骤一，通过医学影像采集模块利用医疗影像设备采集医学影像数据；
步骤二，主控模块通过影像增强模块利用影像增强算法对采集的影像进行增强处理；
步骤三，通过影像特征提取模块利用提取程序提取采集影像特征；通过特征识别模块利用识别程序对提取的特征进行识别；
步骤四，通过模态转换模块利用转换程序对不同模态医学影像进行转换操作；
步骤五，通过打印模块利用打印机将采集的影像进行打印操作；
步骤六，通过显示模块利用显示器显示采集医学影像数据信息。
2.如权利要求1所述的基于深度学习的多模态医学影像识别方法，其特征在于，所述基于深度学习的多模态医学影像识别方法的影像特征提取方法如下：
(1)多模态医学影像预处理及张量构造；读取多模态医学DICOM格式图像；根据标注信息提取图像待提取区域并对多模态图像进行归一化；用张量形式表示归一化后的多模态图像数据；
(2)带标签约束的张量分解及特征空间数据投影；对得到的张量进行带标签约束的张量分解得到核心张量；将张量数据投影到核心张量对应的子空间上；用投影空间上的数据作为训练数据训练分类器；
(3)多模态医疗影像融合；提取多模态影像数据的候选区域；将候选区域投影到子空间上，输入训练好的分类器中得出待提取区域的提取结果。
3.如权利要求1所述的基于深度学习的多模态医学影像识别方法，其特征在于，所述基于深度学习的多模态医学影像识别方法的模态转换方法如下：
1)通过转换程序准备训练数据集；输入训练数据，所述的训练数据包含若干组具有相同感兴趣区域的第一模态以及与第一模态对应的第二模态的医学影像；将训练数据进行预处理；判断每组数据影像中不同模态的各层影像是否互相匹配；
若每组数据影像中不同模态的各层影像互相匹配，则将对应各层训练图片分别划分成多个2D图像块；
若每组数据影像中不同模态的各层影像没有完全相互匹配，则将每组数据中第一模态的影像进行三维重建、配准后再进行切分，获得包含m层第一模态影像的集合使第一模态医学影像中每层切片影像与同组中对应的第二模态医学影像匹配；或者对第二模态影像进行三维重建、配准后再切分，使第二模态医学影像中每层切片影像与同组中对应的第一模态医学影像匹配；或者对第一、第二模态影像分别进行三维重建、配准和切分，使第一模态医学影像中每层切片影像与同组中对应的第二模态医学影像匹配；并将各对应切片层训练图片分别划分成多个3D图像块；
2)训练神经网络；用准备好的图像块训练集训练神经网路模型；训练过程中分割每个图像块中不同模态的医学影像中感兴趣区域的对应位置，通过神经网路模型前向计算出输出图像，并且与真实掩莫图像进行相似度比较，进一步通过反向传播调节神经网络的参数；当验证数据集的LOSS值小于等于设定阈值时，模型停止迭代，保存模型，得到训练好的深度卷积神经网络模型；
3)把预处理后的第一模态医学图像输入到训练好的深度卷积神经网络模型中进行前向计算并输出第二模态的医学影像。
4.一种基于权利要求1所述基于深度学习的多模态医学影像识别方法的基于深度学习的多模态医学影像识别装置，其特征在于，所述基于深度学习的多模态医学影像识别装置包括：
医学影像采集模块，与主控模块连接，用于通过医疗影像设备采集医学影像数据；
主控模块，与医学影像采集模块、影像增强模块、影像特征提取模块、特征识别模块、模态转换模块、打印模块、显示模块连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；
影像增强模块，与主控模块连接，用于通过影像增强算法对采集的影像进行增强处理；
影像特征提取模块，与主控模块连接，用于通过提取程序提取采集影像特征；
特征识别模块，与主控模块连接，用于通过识别程序对提取的特征进行识别；
模态转换模块，与主控模块连接，用于通过转换程序对不同模态医学影像进行转换操作；
打印模块，与主控模块连接，用于通过打印机将采集的影像进行打印操作；
显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示采集医学影像数据信息。
5.一种应用权利要求1～3任意一项所述基于深度学习的多模态医学影像识别方法的医学成像处理控制系统。
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