CN110766678A - 一种卵巢癌分子分型预测系统 - Google Patents

一种卵巢癌分子分型预测系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种卵巢癌分子分型预测系统，具体涉及医学技术领域，包括计算机，所述计算机的输入端设有影像采集模块，所述计算机的连接端设有筛选模块；所述影像采集模块用于对异常的卵巢组织和正常的卵巢组织的图像进行采集；所述筛选模块用于将异常的卵巢组织图像进行处理后与正常的卵巢组织图像进行对比，从而从异常的卵巢组织图像筛选出卵巢癌图像。本发明通过采集患者的异常卵巢组织图像以及正常人的正常卵巢组织图像，然后通过筛选模块筛选出卵巢癌图像，代替了医生的主观性判断，有效提高精确度，且提高工作效率，进而有效提高后续卵巢癌分子分型预测的效率。

Description

一种卵巢癌分子分型预测系统
技术领域
本发明涉及医学技术领域，更具体地说，本发明涉及一种卵巢癌分子分型预测系统。
背景技术
卵巢癌即卵巢恶性肿瘤，是女性生殖器官常见的恶性肿瘤之一，发病率仅次于子宫颈癌和子宫体癌，卵巢恶性肿瘤中以上皮癌最多见，其次是恶性生殖细胞肿瘤，其中卵巢上皮癌死亡率占各类妇科肿瘤的首位，对女性生命造成严重威胁，由于卵巢深居盆腔，体积小，缺乏典型症状，难以早期发现。卵巢上皮癌患者手术中发现肿瘤局限于卵巢的仅占不足30％，大多数已扩散到盆腹腔器官，所以早期诊断是一大难题。
动态对比增强磁共振成像在卵巢癌早期检测和诊断方面已得到广泛应用，在卵巢癌诊断中，以卵巢DCE-MRI影像为对象的计算机辅助诊断系统是通过提取病灶区获得人工特征对病变情况进行辨别，这些人工特征提取需要丰富的经验且具有主观性，在卵巢癌治疗中，医生通常根据患者不同的卵巢癌分子分型制定不同的治疗方案，而卵巢癌分子分型的分类则是通过患者卵巢癌组织的免疫组化学结果进行确诊。
现有技术中对卵巢癌的确诊通常是丰富经验的医生凭借主观性进行判断，不仅误差较大，且使得卵巢癌分子分型预测的效率降低。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种卵巢癌分子分型预测系统，通过采集患者的异常卵巢组织图像以及正常人的正常卵巢组织图像，然后通过筛选模块筛选出卵巢癌图像，代替了医生的主观性判断，有效提高精确度，且提高工作效率，进而有效提高后续卵巢癌分子分型预测的效率。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种卵巢癌分子分型预测系统，包括计算机，所述计算机的输入端设有影像采集模块，所述计算机的连接端设有筛选模块，所述计算机的输出端设有数据处理模块，所述数据处理模块的输出端连接有预测模块；
所述计算机用于对整个系统进行分析计算；
所述影像采集模块用于对异常的卵巢组织和正常的卵巢组织的图像进行采集，然后再将采集的图像传递至计算机；
所述筛选模块用于接收计算机传递的图像，然后将异常的卵巢组织图像进行处理后与正常的卵巢组织图像进行对比，从而从异常的卵巢组织图像筛选出卵巢癌图像；
所述数据处理模块用于将卵巢癌图像进行一系列的数据处理，从而获取较高质量的图像数据；
所述预测模块用于对卵巢癌的分子分型进行预测。
在一个优选地实施方式中，所述影像采集模块包括磁共振扫描仪，所述磁共振扫描仪与计算机的输入端相连接。
在一个优选地实施方式中，所述筛选模块包括图像预处理单元、图像识别单元以及图像对比单元，所述图像预处理单元、图像识别单元以及图像对比单元均与计算机相连接。
在一个优选地实施方式中，所述图像预处理单元包括均值滤波器、灰度变换法、相关掩模技术以及灰度级彩色变换法，所述均值滤波器用于对滤除图像中的噪声和干扰，所述灰度变换法用于对图像进行对比度处理，所述相关掩模技术用于对图像进行边缘增强，所述灰度级彩色变换法用于对图像进行伪彩色处理。
在一个优选地实施方式中，所述图像识别单元包括尺寸不变特征转换，所述尺寸不变特征转换用于进行图像特征抽取，所述图像对比单元用于将异常的卵巢组织图像与正常的卵巢组织图像进行对比，从而筛选出卵巢癌图像。
在一个优选地实施方式中，所述数据处理模块包括序列提取单元、图像截取单元以及数据扩充单元，所述序列提取单元、图像截取单元以及数据扩充单元均与计算机的输出端相连接，所述序列提取单元用于提取卵巢癌组织差异性方面表现最为突出的序列影像，所述图像截取单元用于根据病灶区域范围的大小在提取的序列影像中截取病灶区域大小1.5倍的图像作为ROI图像，所述数据扩充单元用于增加图像数据量，所述数据扩充单元采用PCA扩充技术。
在一个优选地实施方式中，所述预测模块包括D卷积神经网络，所述D卷积神经网络的网络结构为卷积层与池化层交替连接，起到特征提取的作用，然后将学习到的特征输入到随后的全连接层，在全连接层采用了Dropout层以防止过拟合，最后是Softmax分类器，根据最后的特征预测分类，三维卷积运算公式为：
Figure BDA0002245548750000031
其中，
Figure BDA0002245548750000032
表示l层中在三维的容积空间
Figure BDA0002245548750000033
进行卷积的核，
Figure BDA0002245548750000034
表示卷积核中的每个体素的权值,对应的特征空间节点的输出值为
在一个优选地实施方式中，根据权利要求所述的一种卵巢癌分子分型预测系统，其特征在于：基于所述D卷积神经网络的预测方法如下步骤:
S1、分组：将图像数据为基本单元随机分成相同的十份，然后将其中的一组放进测试组，其余九组放进训练组；
S2、输入数据：将训练组的ROI图像根据序列中的顺序存放在一个三维矩阵中，作为D卷积神经网络的输入数据；
S3、分类模型：训练组由D卷积神经网络训练出用于预测结果的分类模型参数,得到分类模型；
S4、测试数据预测：然后将测试集输入到预测模型，最后输入预测的结果。
本发明的技术效果和优点：
本发明通过影像采集模块采集患者的异常卵巢组织图像以及正常人的正常卵巢组织图像，然后通过筛选模块对两种图像进行预处理，然后对两种图像中的特征进行抽取，然后将异常卵巢组织图像的特征与正常卵巢组织图像的特征进行对比，从而筛选出卵巢癌图像，与现有技术相比，代替了医生的主观性判断，有效提高精确度，且提高工作效率，进而有效提高后续卵巢癌分子分型预测的效率。
附图说明
图1为本发明的模块示意图。
图2为本发明的单元示意图。
图3为本发明的影像采集模块的模块示意图。
图4为本发明的筛选模块的模块示意图。
图5为本发明的数据处理模块的模块示意图。
附图标记为：1计算机、2影像采集模块、3筛选模块、4数据处理模块、5预测模块、6磁共振扫描仪、7 3D卷积神经网络、8图像预处理单元、9图像识别单元、10图像对比单元、11均值滤波器、12灰度变换法、13相关掩模技术、14灰度级彩色变换法、15尺寸不变特征转换、16序列提取单元、17图像截取单元、18数据扩充单元。
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。
根据图1-4所示的一种卵巢癌分子分型预测系统，包括计算机1，所述计算机1的输入端设有影像采集模块2，所述计算机1的连接端设有筛选模块3；
所述计算机1用于对整个系统进行分析计算；
所述影像采集模块2用于对异常的卵巢组织和正常的卵巢组织的图像进行采集，然后再将采集的图像传递至计算机1；
所述筛选模块3用于接收计算机1传递的图像，然后将异常的卵巢组织图像进行处理后与正常的卵巢组织图像进行对比，从而从异常的卵巢组织图像筛选出卵巢癌图像。
所述影像采集模块2包括磁共振扫描仪6所述磁共振扫描仪6与计算机1的输入端相连接。
所述筛选模块3包括图像预处理单元8、图像识别单元9以及图像对比单元10，所述图像预处理单元8、图像识别单元9以及图像对比单元10均与计算机1相连接。
所述图像预处理单元8包括均值滤波器11、灰度变换法12、相关掩模技术13以及灰度级彩色变换法14，所述均值滤波器11使用的是典型的线性滤波算法，在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素，再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值，所述均值滤波器11用于对滤除图像中的噪声和干扰，所述灰度变换法12是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变源图像中每一个像素灰度值的方法，所述灰度变换法12用于对图像进行对比度处理，所述相关掩模技术13是指利用遥感影像拷贝产生的许多彼此能精确重叠的正负片，通过不同组合及相互叠掩的方法，进行影像反差调整和边缘增强等摄影处理的技术，所述相关掩模技术13用于对图像进行边缘增强，所述灰度级彩色变换法14用于对图像进行伪彩色处理。
所述图像识别单元9包括尺寸不变特征转换15，所述尺寸不变特征转换15是一种机器视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度和旋转不变数，所述尺寸不变特征转换15用于进行图像特征抽取，所述图像对比单元10用于将异常的卵巢组织图像与正常的卵巢组织图像进行对比，从而筛选出卵巢癌图像。
实施方式具体为：本发明在实际使用时，使用磁共振扫描仪6采集患者的异常卵巢组织图像以及正常人的正常卵巢组织图像，然后将采集到的图像传递至计算机1，然后计算机1将图像传递至筛选模块3，筛选模块3中的图像预处理单元8分别对两种图像进行预处理，包括使用均值滤波器11滤除图像的噪声和干扰，从而降低误差，使用灰度变换法12对图像进行对比度处理，使得图像清晰醒目，使用相关掩模技术13对图像进行边缘增强，从而将图像相邻像元的亮度值相差较大的边缘处加以突出强调，使用灰度级彩色变换法14对图像进行伪彩色处理，从而将灰度图像转化成彩色表示，进而提高对图像细节的辨别力，然后通过图像识别单元9的尺寸不变特征转换15对两种图像中的特征进行抽取，然后使用图像对比单元10将异常卵巢组织图像的特征与正常卵巢组织图像的特征进行对比，从而筛选出卵巢癌图像，相比于现有技术的只凭医生主观性判断，有效提高精确度，且提高工作效率，进而有效提高后续卵巢癌分子分型预测的效率，该实施例具体解决了现有技术中对卵巢癌的确诊通常是丰富经验的医生凭借主观性进行判断，不仅误差较大，且使得卵巢癌分子分型预测的效率降低的问题。
根据图1、2和5所示的一种卵巢癌分子分型预测系统，还包括数据处理模块4，所述数据处理模块4设在计算机1的输出端，所述数据处理模块4的输出端连接有预测模块5；
所述数据处理模块4用于将卵巢癌图像进行一系列的数据处理，从而获取较高质量的图像数据；
所述预测模块5用于对卵巢癌的分子分型进行预测。
所述数据处理模块4包括序列提取单元16、图像截取单元17以及数据扩充单元18，所述序列提取单元16、图像截取单元17以及数据扩充单元18均与计算机1的输出端相连接，所述序列提取单元16用于提取卵巢癌组织差异性方面表现最为突出的序列影像，所述图像截取单元17用于根据病灶区域范围的大小在提取的序列影像中截取病灶区域大小1.5倍的图像作为ROI图像，所述数据扩充单元18用于增加图像数据量，所述数据扩充单元18采用PCA扩充技术。
所述预测模块5包括3D卷积神经网络7，所述3D卷积神经网络7的网络结构为卷积层与池化层交替连接，起到特征提取的作用，然后将学习到的特征输入到随后的全连接层，在全连接层采用了Dropout层以防止过拟合，最后是Softmax分类器，根据最后的特征预测分类，三维卷积运算公式为：
其中，
Figure BDA0002245548750000072
表示l层中在三维的容积空间
Figure BDA0002245548750000073
进行卷积的核，
Figure BDA0002245548750000074
表示卷积核中的每个体素的权值,对应的特征空间节点的输出值为
Figure BDA0002245548750000075
基于所述3D卷积神经网络7的预测方法如下步骤:
S1、分组：将图像数据为基本单元随机分成相同的十份，然后将其中的一组放进测试组，其余九组放进训练组；
S2、输入数据：将训练组的ROI图像根据序列中的顺序存放在一个三维矩阵中，作为3D卷积神经网络7的输入数据；
S3、分类模型：训练组由3D卷积神经网络7训练出用于预测结果的分类模型参数,得到分类模型；
S4、测试数据预测：然后将测试集输入到预测模型，最后输入预测的结果。
实施方式具体为：将筛选出的卵巢癌图像通过数据处理模块4的序列提取单元16提取卵巢癌组织差异性方面表现最为突出的序列影像，然后通过图像截取单元17根据病灶区域范围的大小在提取的序列影像中截取病灶区域大小1.5倍的图像作为ROI图像，然后再通过数据扩充单元18的PCA扩充技术增加图像数据量，然后将图像数据为基本单元随机分成相同的十份，将其中的一组放进测试组，其余九组放进训练组，然后将训练组的ROI图像根据序列中的顺序存放在一个三维矩阵中，然后将这个三维矩阵中的数据输入预测模块5的3D卷积神经网络7中，训练组由3D卷积神经网络7训练出用于预测结果的分类模型参数,得到分类模型，然后将测试集输入到预测模型，最后输入预测的结果，通过由卵巢癌图像进行卵巢癌分子分型预测的方法有效降低患者痛苦。
本发明工作原理：
参照说明书附图1-4，本发明在实际使用时，通过影像采集模块2采集患者的异常卵巢组织图像以及正常人的正常卵巢组织图像，然后将采集到的图像传递至计算机1，计算机1将图像传递至筛选模块3，筛选模块3分别对两种图像进行预处理，然后通过图像识别单元9的尺寸不变特征转换15对两种图像中的特征进行抽取，然后使用图像对比单元10将异常卵巢组织图像的特征与正常卵巢组织图像的特征进行对比，从而筛选出卵巢癌图像；
参照说明书附图1、2和5，将筛选出的卵巢癌图像通过数据处理模块4处理得到高质量图像数据量，然后通过预测模块5的3D卷积神经网络7进行卵巢癌分子分型预测。
最后应说明的几点是：首先，在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变，则相对位置关系可能发生改变；
其次：本发明公开实施例附图中，只涉及到与本公开实施例涉及到的结构，其他结构可参考通常设计，在不冲突情况下，本发明同一实施例及不同实施例可以相互组合；
最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，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 (8)

1.一种卵巢癌分子分型预测系统，包括计算机(1)，其特征在于：所述计算机(1)的输入端设有影像采集模块(2)，所述计算机(1)的连接端设有筛选模块(3)，所述计算机(1)的输出端设有数据处理模块(4)，所述数据处理模块(4)的输出端连接有预测模块(5)；
所述计算机(1)用于对整个系统进行分析计算；
所述影像采集模块(2)用于对异常的卵巢组织和正常的卵巢组织的图像进行采集，然后再将采集的图像传递至计算机(1)；
所述筛选模块(3)用于接收计算机(1)传递的图像，然后将异常的卵巢组织图像进行处理后与正常的卵巢组织图像进行对比，从而从异常的卵巢组织图像筛选出卵巢癌图像；
所述数据处理模块(4)用于将卵巢癌图像进行一系列的数据处理，从而获取较高质量的图像数据；
所述预测模块(5)用于对卵巢癌的分子分型进行预测。
2.根据权利要求1所述的一种卵巢癌分子分型预测系统，其特征在于：所述影像采集模块(2)包括磁共振扫描仪(6)，所述磁共振扫描仪(6)与计算机(1)的输入端相连接。
3.根据权利要求1所述的一种卵巢癌分子分型预测系统，其特征在于：所述筛选模块(3)包括图像预处理单元(8)、图像识别单元(9)以及图像对比单元(10)，所述图像预处理单元(8)、图像识别单元(9)以及图像对比单元(10)均与计算机(1)相连接。
4.根据权利要求3所述的一种卵巢癌分子分型预测系统，其特征在于：所述图像预处理单元(8)包括均值滤波器(11)、灰度变换法(12)、相关掩模技术(13)以及灰度级彩色变换法(14)，所述均值滤波器(11)用于对滤除图像中的噪声和干扰，所述灰度变换法(12)用于对图像进行对比度处理，所述相关掩模技术(13)用于对图像进行边缘增强，所述灰度级彩色变换法(14)用于对图像进行伪彩色处理。
5.根据权利要求3所述的一种卵巢癌分子分型预测系统，其特征在于：所述图像识别单元(9)包括尺寸不变特征转换(15)，所述尺寸不变特征转换(15)用于进行图像特征抽取，所述图像对比单元(10)用于将异常的卵巢组织图像与正常的卵巢组织图像进行对比，从而筛选出卵巢癌图像。
6.根据权利要求1所述的一种卵巢癌分子分型预测系统，其特征在于：所述数据处理模块(4)包括序列提取单元(16)、图像截取单元(17)以及数据扩充单元(18)，所述序列提取单元(16)、图像截取单元(17)以及数据扩充单元(18)均与计算机(1)的输出端相连接，所述序列提取单元(16)用于提取卵巢癌组织差异性方面表现最为突出的序列影像，所述图像截取单元(17)用于根据病灶区域范围的大小在提取的序列影像中截取病灶区域大小1.5倍的图像作为ROI图像，所述数据扩充单元(18)用于增加图像数据量，所述数据扩充单元(18)采用PCA扩充技术。
7.根据权利要求1所述的一种卵巢癌分子分型预测系统，其特征在于：所述预测模块(5)包括3D卷积神经网络(7)，所述3D卷积神经网络(7)的网络结构为卷积层与池化层交替连接，起到特征提取的作用，然后将学习到的特征输入到随后的全连接层，在全连接层采用了Dropout层以防止过拟合，最后是Softmax分类器，根据最后的特征预测分类，三维卷积运算公式为：
Figure FDA0002245548740000021
其中，
Figure FDA0002245548740000022
表示l层中在三维的容积空间
Figure FDA0002245548740000023
进行卷积的核，
Figure FDA0002245548740000024
表示卷积核中的每个体素的权值,对应的特征空间节点的输出值为
Figure FDA0002245548740000025
8.根据权利要求7所述的一种卵巢癌分子分型预测系统，其特征在于：基于所述3D卷积神经网络(7)的预测方法如下步骤:
S1、分组：将图像数据为基本单元随机分成相同的十份，然后将其中的一组放进测试组，其余九组放进训练组；
S2、输入数据：将训练组的ROI图像根据序列中的顺序存放在一个三维矩阵中，作为3D卷积神经网络(7)的输入数据；
S3、分类模型：训练组由3D卷积神经网络(7)训练出用于预测结果的分类模型参数,得到分类模型；
S4、测试数据预测：然后将测试集输入到预测模型，最后输入预测的结果。
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