CN110472629A - 一种基于深度学习的病理图像自动识别系统及其训练方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种基于深度学习的病理图像自动识别系统训练方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(a)，图像分割；步骤(b)，获取肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域；步骤(c)，提取肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域中的影像组学特征；步骤(d)，消除冗余的影像组学特征；步骤(e)，确定肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域中的最优影像组学特征；步骤(f)，以最优影像组学特征构建训练集，预测淋巴结转移；步骤(g)，构建独立验证集对训练集进行验证；步骤(h)，当训练集的预测有效性达到预设值，则训练结束；当训练集的预测有效性低于预设值，重新构建训练集进行训练。本发明的训练方法可以提高预测胃癌淋巴结转移的有效性。

Description

一种基于深度学习的病理图像自动识别系统及其训练方法
技术领域
本发明涉及图像识别领域，特别涉及一种基于深度学习的病理图像自动识别系统训练方法，以及通过该训练方法训练获得的病理图像自动识别系统。
背景技术
胃癌是全球常见的恶性肿瘤之一，预后差，严重威胁人类健康。根据GLOBOCAN的最新统计数据，2018年全球胃癌新发病例约103.3万例，死亡病例约78.3万例，分别位于恶性肿瘤发病率第5位、死亡率第2位。据我国最新癌症统计信息，每年胃癌新发病例约为67.9万例，死亡病例约为49.8万例，发病人数和死亡人数均居所有恶性肿瘤第2位。在胃癌中，淋巴结转移被认为是重要的预后因素。
全扫面切片技术可以实现病理切片数字化，随着全切片图像的采集、处理和分析方面技术的发展，数字病理在过去的十年内逐渐的应用到科研及临床中，但是目前，在日常病理切片诊断过程中，医生通常通过逐片阅读对整张切片中存在的转移性淋巴结进行检测并分类，筛选出最终确定转移性淋巴结的图像和位置，因此，医生的工作量非常大，而且效率低。
目前，人工智能已经取得飞速发展，深度学习算法在图像识别领域已取得较好成效，基于深度学习算法的智能识别系统在医学图像的识别领域已有应用，但对于胃癌转移性淋巴结识别的准确性较低，如何通过人工智能实现胃癌转移淋巴结自动识别并保证较高精度，是目前亟待解决的问题。
发明内容
本发明提出一种基于深度学习的病理图像自动识别系统训练方法，用于训练一种病理图像自动识别系统，提高胃癌转移淋巴结切片图像识别精度。本发明还提出一种基于深度学习的病理图像自动识别系统，该系统由上述训练方法训练获得。
根据本发明的第一方面，提出了一种基于深度学习的病理图像自动识别系统训练方法。
在一些实施例中，基于深度学习的病理图像自动识别系统训练方法包括以下步骤：
步骤(a)，图像分割，标记肿瘤区域和淋巴结区域；
步骤(b)，根据标记的肿瘤区域和淋巴结区域，获取肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域；
步骤(c)，提取肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域中的影像组学特征；
步骤(d)，利用Pearson相关矩阵推演成对的影像组学特征的相关性，具有最大绝对相关系数平均值的影像组学特征被认为是冗余的，消除冗余的影像组学特征；
步骤(e)，通过序列浮动前向选择算法进一步确定肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域中的最优影像组学特征；
步骤(f)，以肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域中的最优影像组学特征构建训练集，进行多变量Logistic回归分析以预测淋巴结转移；
步骤(g)，构建独立验证集对训练集进行验证；
步骤(h)，当训练集的预测有效性达到预设值，则训练结束；当训练集的预测有效性低于预设值，重新构建训练集进行训练。
可选地，所述步骤(c)中，肿瘤感兴趣区域的影像组包含原始图像以及在原始图像上通过内置的6个可选过滤器生成的衍生图像。
可选地，所述步骤(c)中，淋巴结感兴趣区域的影像组包含原始图像和小波图像。
可选地，所述影像组学特征均进行了z-Score标准化。
可选地，所述步骤(e)，还包括：用影像组学特征指标ROC曲线下的面积AUC值作为序列浮动前向选择算法的评分标准，以获得肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域中的最优影像组学特征。
根据本发明的第二方面，提出了一种基于深度学习的病理图像自动识别系统，该系统由上述任一可选实施例所述的训练方法训练获得。
本发明的有益效果是：
以肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域的影像组学特征构建训练集，可以提高预测淋巴结转移的有效性，远高于仅肿瘤影像组学特征组或者仅淋巴结影像组学特征组构建训练集预测淋巴结转移的AUC值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。
图1为本发明一种基于深度学习的病理图像自动识别系统训练方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
现有技术中，医生通常通过逐片阅读对整张切片中存在的转移性淋巴结进行检测并分类，筛选出最终确定转移性淋巴结的图像和位置，因此，医生的工作量非常大，而且效率低。而现有的基于深度学习算法的智能识别系统在医学图像的识别领域虽然已有应用，但对于胃癌转移性淋巴结识别的准确性较低。
本发明提出了一种基于深度学习的病理图像自动识别系统训练方法，用于训练一种基于深度学习的病理图像自动识别系统，实现胃癌转移淋巴结自动识别，也可以用于其他癌症转移淋巴结自动识别。
如图1所示，本发明提出了一种基于深度学习的病理图像自动识别系统训练方法，包括：
步骤(a)，图像分割，标记肿瘤区域和淋巴结区域；
步骤(b)，根据标记的肿瘤区域和淋巴结区域，获取肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域；
步骤(c)，提取肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域中的影像组学特征；
步骤(d)，利用Pearson相关矩阵推演成对的影像组学特征的相关性，具有最大绝对相关系数平均值的影像组学特征被认为是冗余的，消除冗余的影像组学特征；
步骤(e)，通过序列浮动前向选择算法进一步确定肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域中的最优影像组学特征；
步骤(f)，以肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域中的最优影像组学特征构建训练集，进行多变量Logistic回归分析以预测淋巴结转移；
步骤(g)，构建独立验证集对训练集进行验证；
步骤(h)，当训练集的预测有效性达到预设值，则训练结束；当训练集的预测有效性低于预设值，重新构建训练集进行训练。
采用上述实施例，以肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域的影像组学特征构建训练集，可以提高预测淋巴结转移的有效性，进而获得一种基于深度学习的病理图像自动识别系统，用于对患者病理图像进行自动识别，实现胃癌转移淋巴结自动识别。当然，本发明的上述训练方法并不限于训练一种胃癌转移淋巴结图像自动识别系统，还可以训练其他病理图像的自动识别系统。
可选地，上述步骤(a)中，通过人工进行图像分割，标记肿瘤区域和淋巴结区域。
可选地，上述步骤(b)还包括：每一个肿瘤感兴趣区域或者淋巴结感兴趣区域被重新采样到各向异性数据中，体素间距为1×1×1mm3。
可选地，上述步骤(c)中，还包括：使用Pyradiomics包(一个开源python包)提取所有肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区中的影像组学特征。
可选地，上述步骤(c)中，肿瘤感兴趣区域的影像组包含原始图像以及在原始图像上通过内置的6个可选过滤器生成的衍生图像。
可选地，上述步骤(c)中，淋巴结感兴趣区域的影像组包含原始图像和小波图像。
可选地，上述肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域的影像组学特征均进行了z-Score标准化。
可选地，上述步骤(e)中，还包括：用影像组学特征指标ROC曲线(接受者操作特性曲线)下的面积AUC值作为序列浮动前向选择算法的评分标准，以获得肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域中的最优影像组学特征。
可选地，上述步骤(h)中，还包括：训练集的预测有效性评估用ROC曲线下的面积AUC值进行量化。
下面给出通过本发明的上述训练方法进行病理图像自动识别系统训练的一个具体实施例。
采集了163例胃癌患者腹部增强CT图像，包含118例淋巴结转移患者和45例未转移患者。患者被随机分为训练集和验证集；109例患者(79例转移，30例无转移)被分配到训练集中，54例患者(39例转移，15例无转移)被分配到验证集中。首先，由高年资影像医师手动标记每位患者的肿瘤区域和淋巴结区域。根据影像医师的标记，获取肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域。每一例患者的CT图像中都提取了1561个肿瘤和833个淋巴结影像组学特征。利用Pearson相关矩阵推演成对的影像组学特征的相关性，设置高度相关特征对的阈值为0.85。然后，肿瘤和淋巴结影像组学特征都使用序列浮动前向选择算法(SFFS算法)进行排序，将分别纳入前10的肿瘤影像组学特征和前10的淋巴结影像组学特征作为最优影像组学特征。以肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域中的最优影像组学特征构建训练集，进行多变量Logistic回归分析以预测淋巴结转移，预测淋巴结转移的AUC值为0.9761±0.0149。构建独立验证集对训练集进行验证，预测淋巴结转移的AUC值为0.9593±0.0119。
本发明的训练方法以肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域的影像组学特征构建训练集，可以提高预测淋巴结转移的有效性，远高于仅肿瘤影像组学特征组或者仅淋巴结影像组学特征组构建训练集预测淋巴结转移的AUC值。
在另一些实施例中，本发明还提出了一种基于深度学习的病理图像自动识别系统，该系统由前文所述的训练方法训练获得。上述病理图像自动识别系统可以基于现有的深度学习模型实现。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于深度学习的病理图像自动识别系统训练方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤(a)，图像分割，标记肿瘤区域和淋巴结区域；
步骤(b)，根据标记的肿瘤区域和淋巴结区域，获取肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域；
步骤(c)，提取肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域中的影像组学特征；
步骤(d)，利用Pearson相关矩阵推演成对的影像组学特征的相关性，具有最大绝对相关系数平均值的影像组学特征被认为是冗余的，消除冗余的影像组学特征；
步骤(e)，通过序列浮动前向选择算法进一步确定肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域中的最优影像组学特征；
步骤(f)，以肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域中的最优影像组学特征构建训练集，进行多变量Logistic回归分析以预测淋巴结转移；
步骤(g)，构建独立验证集对训练集进行验证；
步骤(h)，当训练集的预测有效性达到预设值，则训练结束；当训练集的预测有效性低于预设值，重新构建训练集进行训练。
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的病理图像自动识别系统训练方法，其特征在于，
所述步骤(c)中，肿瘤感兴趣区域的影像组包含原始图像以及在原始图像上通过内置的6个可选过滤器生成的衍生图像。
3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的病理图像自动识别系统训练方法，其特征在于，
所述步骤(c)中，淋巴结感兴趣区域的影像组包含原始图像和小波图像。
4.如权利要求1所述的一种基于深度学习的病理图像自动识别系统训练方法，其特征在于，所述影像组学特征均进行了z-Score标准化。
5.如权利要求1所述的一种基于深度学习的病理图像自动识别系统训练方法，其特征在于，所述步骤(e)，还包括：用影像组学特征指标ROC曲线下的面积AUC值作为序列浮动前向选择算法的评分标准，以获得肿瘤感兴趣区域和淋巴结感兴趣区域中的最优影像组学特征。
6.一种基于深度学习的病理图像自动识别系统，其特征在于，该系统由权利要求1至5任一项所述的训练方法训练获得。
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