CN111523617B - 基于白质融合特征图和残差注意力网络的癫痫检测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于白质融合特征图和残差注意力网络的癫痫检测系统，包括：数据采集模块，采集待检测人员的扩散磁共振成像数据，并进行数据预处理；特征提取模块，用三种不同的成像方法将预处理后数据转化为大脑的白质纤维图像，提取出白质纤维的连接信息和三种白质纤维特征信息；特征融合模块，根据统计的先验知识，按照三种白质纤维特征信息的显著性大小加权得到白质纤维融合特征信息，再与白质纤维的连接信息共同生成白质融合特征图；特征分类模块，将白质融合特征图送入按照最佳迁移率预训练的残差注意力网络中，残差注意力网络输出检测结果。本发明通过能够在早期及时自动计算待检测人员患有癫痫的概率，提升医生诊断癫痫的效率和准确率。

Description

基于白质融合特征图和残差注意力网络的癫痫检测系统
技术领域
本发明涉及癫痫检测领域，尤其涉及一种基于白质融合特征图和残差注意力网络的癫痫检测系统。
背景技术
癫痫是目前世界上最常见的神经系统疾病之一，任何年龄段的人群均有可能发病。癫痫疾病会严重影响患者的身体健康，给患者的生活带来极大的不便，同时也带来了许多社会问题。癫痫患者越早进行治疗，就能越好地控制疾病的发展。癫痫辅助检测可以有效提升医生诊断癫痫疾病的效率和准确率，从而让癫痫患者尽早得到治疗。
目前公开的专利大多都是以头皮脑电EEG数据作为癫痫检测特征，如专利号CN110575141A、CN109994203A、CN110292379A等，而癫痫患者往往是先在大脑白质发生结构性病变，再产生异常的EEG信号，另外EEG信号容易受到肌电、眼电等干扰，具有噪声大、稳定性差的特点，所以EEG信号不能作为癫痫检测的早期信号，无法实现早期诊断癫痫疾病的需求。
发明内容
本发明提供了一种基于白质融合特征图和残差注意力网络的癫痫检测系统，本发明通过能够在早期及时自动计算待检测人员患有癫痫的概率，提升医生诊断癫痫的效率和准确率，详见下文描述：
一种基于白质融合特征图和残差注意力网络的癫痫检测系统，所述系统包括：
数据采集模块，采集待检测人员的扩散磁共振成像数据，并进行数据预处理；
特征提取模块，用三种不同的成像将预处理后数据转化为大脑的白质纤维图像，提取出白质纤维的连接信息和三种白质纤维特征信息；
特征融合模块，根据统计的先验知识，按照三种白质纤维特征信息的显著性大小加权得到白质纤维融合特征信息，再与白质纤维的连接信息共同生成白质融合特征图；
特征分类模块，将白质融合特征图送入按照最佳迁移率预训练的残差注意力网络中，残差注意力网络输出检测结果。
其中，所述三种白质纤维特征信息包括：体积分数、神经突方向分散度、神经突密度，后续对该三种白质纤维特征信息进行加权获取到白质纤维融合特征信息。
进一步地，所述扩散磁共振成像数据为3种扩散敏感参数b值，b值为1000s/mm2的数据采集32个梯度方向，b值为5000s/mm2的数据采集64个梯度方向，b值为0s/mm2的数据通过前向到后向、后向到前向的采集方式。
其中，所述按照三种白质纤维特征信息的显著性大小加权得到白质纤维融合特征信息具体为：
Figure BDA0002531130710000021
其中，x表示白质融合特征的值，a表示神经突方向分散度的值，b表示神经突密度的值，c表示体积分数的值。
进一步地，所述方法将白质纤维的连接信息配准到大脑解剖模板，然后与白质纤维的融合特征，共同生成白质融合特征图。
其中，所述残差注意力网络先在ImageNet数据集上预训练，得到每个卷积层的权重参数，然后从第一次实验从迁移学习第一个卷积层的权重参数开始，每次实验都多迁移学习一个卷积层的权重参数，直到迁移学习所有卷积层的权重参数，即遍历实验不同迁移率的残差注意力网络；
获取最佳分类效果对应的最佳迁移率，选择按照最佳迁移率预训练的残差注意力网络作为癫痫检测系统的模型算法。
进一步地，所述残差注意力网络中有权重参数的网络层一共有34层，先通过1个卷积层，然后经过5个结构类似的残差注意力块，再通过2个卷积层和全局平均池化层，最后通过全连接层和Softmax函数输出分类结果和概率。
其中，所述残差注意力块中一共有3个卷积层，第1卷积层的输出不但输入第2卷积层还通过残差连接直接输入第3卷积层，第2卷积层输出的特征图在通道上有注意力机制，特征图的每个通道都乘上相应的权重值，再输入第3卷积层，最后通过1个最大值池化层输入到下一个网络层。
其中，所述注意力机制是先通过全局池化把特征图在每个通道都压缩为1个值，保留原有的通道数目，然后经过3个全连接层，最后再通过Sigmoid函数转化为权重值。
本发明提供的技术方案的有益效果是：
(1)本发明能帮助医生及时在早期对癫痫患者进行诊断；
(2)本发明提出了一种新的癫痫检测特征-白质融合特征图，通过加权融合三种不同的白质特征信息后与白质连接信息共同生成白质融合特征图，从而更好的体现健康人和癫痫患者在大脑白质上的显著差异，白质融合特征图作为一种大脑结构特征，能作为早期诊断癫痫疾病的依据；
(3)本发明提出了一种新的癫痫检测算法-残差注意力网络，设计的34层残差注意力网络比传统的卷积神经网络具有更强的检测能力，残差注意力块中的残差连接可以让神经网络通过增加网络层深度获得更好拟合能力的同时避免出现梯度消失问题，注意力机制可以让神经网络中的特征图的每个通道具有不同的权重值，从而让神经网络有侧重性的关注某些重点通道，进一步提高算法的检测能力；
(4)本发明提出了迁移率的概念，因为ImageNet数据和白质融合特征图数据具有较大的差异，所以需要在本地白质融合特征图数据集中通过遍历实验找到最佳分类效果所对应的迁移率，即确定迁移学习的最佳卷积层数，从而最大程度发挥迁移学习的效果。
附图说明
图1为一种基于白质融合特征图和残差注意力网络的癫痫检测系统的原理图；
图2为构建白质融合特征图的原理图；
图3为残差注意力网络的模型结构图；
图4为遍历实验找到最佳迁移率的原理图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。
实施例1
一种基于白质融合特征图和残差注意力网络的癫痫检测系统，参见图1，该系统包括：
数据采集模块，采集待检测人员的扩散磁共振成像数据，并进行数据预处理；
特征提取模块，用三种不同的成像方法将预处理后数据转化为大脑的白质纤维图像，提取出白质纤维的连接信息和三种特征信息；
其中，该三种白质纤维特征信息包括：体积分数、神经突方向分散度、神经突密度，后续对该三种白质纤维特征信息进行加权获取到白质纤维融合特征信息。
特征融合模块，根据统计的先验知识，按照三种白质纤维特征信息的显著性大小加权得到白质纤维融合特征信息，再与白质纤维的连接信息共同生成白质融合特征图；
其中，白质纤维的连接信息与白质纤维融合特征信息为并列关系。
特征分类模块，将白质融合特征图送入按照最佳迁移率预训练的残差注意力网络中，残差注意力网络输出检测结果。
实施例2
下面结合图2-图4对实施例1中的方案进行进一步地介绍，详见下文描述：
一、数据采集模块
在医院用3T的MRI扫描仪获得待检测人员的扩散磁共振成像数据，每名受试者采集3种扩散敏感参数b值(0s/mm2、1000s/mm2、5000s/mm2)的扩散磁共振成像数据，采集参数如下：切片数55个，切片厚度2.3mm，视野220×220mm2，基质尺寸96×96，体素尺寸2.3×2.3×2.3mm3，重复时间8300ms，回声时间100ms。
另外，b值为1000s/mm2的数据采集32个梯度方向，b值为5000s/mm2的数据采集64个梯度方向，b值为0s/mm2的数据通过前向到后向、后向到前向的采集方式。
对上述数据进行预处理，包括四种方法：时间片校准、头部运动校准、空间标准化和空间平滑，其中，时间片校准为校准各层图像扫描时间片不同步时存在的问题；头部运动校准为降低图像扫描过程中受试者因为头部动作导致大脑图像的定位误差；空间标准化为调整受试者大脑形态结构为标准的形态结构；空间平滑为消除受试者大脑形态结构空间标准化之后的细微差异。
该四种处理方法均为本领域技术人员所公知的数据预处理方法，本发明实施例对此不做赘述。
二、特征提取模块
用b值为5000s/mm2的扩散磁共振成像数据通过Q球体成像方法(QBI)提取白质纤维的连接信息，用b值为5000s/mm2的扩散磁共振成像数据通过一般Q采样成像(GQI)提取白质纤维的体积分数；用三种b值为0s/mm2、1000s/mm2、5000s/mm2的扩散磁共振成像数据通过神经突方向分散度和密度成像，提取白质纤维的神经突方向分散度和神经突密度；即一共提取了白质纤维的连接信息和白质纤维三种不同的特征信息，参见图2。
其中，Q球体成像方法是对原始数据估计得到取向分布函数(简称ODF)，再得到白质纤维的连接信息；Q采样成像是对原始数据估计得到自旋分数函数(简称SDF)，再得到白质纤维的体积分数。
三、特征融合模块
按照数据采集模块的方式获取200名健康人和200名癫痫患者的扩散磁共振成像数据，并通过特征提取模块的方式获取每个人的白质纤维；通过统计学的秩和检验计算200名健康人群体和200名癫痫患者群体的白质纤维的三种特征信息的显著性大小，计算得到神经突方向分散度和神经突密度的显著性差异是3颗星，而体积分数的显著性差异是2颗星，通过加权平均计算白质融合特征的值如下：
Figure BDA0002531130710000051
其中，公式中的x表示白质融合特征的值，a表示神经突方向分散度的值，b表示神经突密度的值，c表示体积分数的值。
在实际应用中，在统计学中根据显著性检验得到的显著性P值，一般以P<0.05为有统计学差异，记为1颗星；P<0.01为有显著统计学差异，记为2颗星；P<0.001为有极其显著统计学差异，记为3颗星。
进一步地，将白质纤维的连接信息配准到大脑解剖模板(AAL)，然后与白质纤维的融合特征，共同生成白质融合特征图。
本地白质融合特征图数据集有400张图片。
四、特征分类模块
定义迁移率的概念：迁移学习卷积层权重参数的层数占模型网络所有卷积层数的百分比。
残差注意力网络先在ImageNet数据集上预训练，得到每个卷积层的权重参数，然后从第一次实验从迁移学习第一个卷积层的权重参数开始，每次实验都多迁移学习一个卷积层的权重参数，直到迁移学习所有卷积层的权重参数，即遍历实验不同迁移率的残差注意力网络。
本地白质融合特征图的数据集的80％重新训练残差注意力网络中没有迁移学习的卷积层和全连接层，然后数据集剩余的20％测试残差注意力网络的检测效果，比较所有实验的结果找到最佳分类效果对应的最佳迁移率，选择按照最佳迁移率预训练的残差注意力网络作为癫痫检测系统的模型算法。
残差注意力网络除迁移学习的卷积层剩下的网络层在用本地白质融合特征图重新训练时，优化算法是Adam，损失函数是交叉熵，激活函数是SELU，学习率：0.00001，训练批次大小：32。
其中，残差注意力网络的结构具体为：
残差注意力网络中有权重参数的网络层一共有34层，其整体结构是先通过1个卷积层，然后经过5个结构类似的残差注意力块，再通过2个卷积层和全局平均池化层，最后通过全连接层和Softmax函数输出分类结果和概率。
其中，残差注意力块中一共有3个卷积层，第1卷积层的输出不但输入第2卷积层还通过残差连接直接输入第3卷积层，第2卷积层输出的特征图在通道上有注意力机制，特征图的每个通道都乘上相应的权重值，再输入第3卷积层，最后通过1个最大值池化层输入到下一个网络层。
其中，注意力机制是先通过全局池化把特征图在每个通道都压缩为1个值，保留原有的通道数目，然后经过3个全连接层，最后再通过Sigmoid函数转化为权重值。
其中，卷积层的卷积核大小都是3×3，第一个卷积层的卷积核数目为32，第1残差注意力块中卷积层的卷积核数目为64，第2残差注意力块中的卷积层的卷积核数目为128，第3和第4残差注意力块中的卷积层的卷积核数目为256，第5残差注意力块中的卷积层的卷积核数目为384，最后2个卷积层的卷积核数目为384。
本发明实施例对各器件的型号除做特殊说明的以外，其他器件的型号不做限制，只要能完成上述功能的器件均可。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，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 (9)

1.一种基于白质融合特征图和残差注意力网络的癫痫检测系统，其特征在于，所述系统包括：
数据采集模块，采集待检测人员的扩散磁共振成像数据，并进行数据预处理；
特征提取模块，用三种不同的成像将预处理后数据转化为大脑的白质纤维图像，提取出白质纤维的连接信息和三种白质纤维特征信息；
特征融合模块，根据统计的先验知识，按照三种白质纤维特征信息的显著性大小加权得到白质纤维融合特征信息，再与白质纤维的连接信息共同生成白质融合特征图；
特征分类模块，将白质融合特征图送入按照最佳迁移率预训练的残差注意力网络中，残差注意力网络输出检测结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于白质融合特征图和残差注意力网络的癫痫检测系统，其特征在于，所述三种白质纤维特征信息包括：体积分数、神经突方向分散度、神经突密度，后续对该三种白质纤维特征信息进行加权获取到白质纤维融合特征信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于白质融合特征图和残差注意力网络的癫痫检测系统，其特征在于，所述扩散磁共振成像数据为3种扩散敏感参数b值，b值为1000s/mm2的数据采集32个梯度方向，b值为5000s/mm2的数据采集64个梯度方向，b值为0s/mm2的数据通过前向到后向、后向到前向的采集方式。
4.根据权利要求1所述的一种基于白质融合特征图和残差注意力网络的癫痫检测系统，其特征在于，所述按照三种白质纤维特征信息的显著性大小加权得到白质纤维融合特征信息具体为：
Figure FDA0003490244360000011
其中，x表示白质融合特征的值，a表示神经突方向分散度的值，b表示神经突密度的值，c表示体积分数的值。
5.根据权利要求1所述的一种基于白质融合特征图和残差注意力网络的癫痫检测系统，其特征在于，所述系统将白质纤维的连接信息配准到大脑解剖模板，然后与白质纤维的融合特征，共同生成白质融合特征图。
6.根据权利要求1所述的一种基于白质融合特征图和残差注意力网络的癫痫检测系统，其特征在于，
所述残差注意力网络先在ImageNet数据集上预训练，得到每个卷积层的权重参数，然后从第一次实验从迁移学习第一个卷积层的权重参数开始，每次实验都多迁移学习一个卷积层的权重参数，直到迁移学习所有卷积层的权重参数，即遍历实验不同迁移率的残差注意力网络；
获取最佳分类效果对应的最佳迁移率，选择按照最佳迁移率预训练的残差注意力网络作为癫痫检测系统的模型算法。
7.根据权利要求1所述的一种基于白质融合特征图和残差注意力网络的癫痫检测系统，其特征在于，所述残差注意力网络中有权重参数的网络层一共有34层，先通过1个卷积层，然后经过5个结构类似的残差注意力块，再通过2个卷积层和全局平均池化层，最后通过全连接层和Softmax函数输出分类结果和概率。
8.根据权利要求7所述的一种基于白质融合特征图和残差注意力网络的癫痫检测系统，其特征在于，所述残差注意力块中一共有3个卷积层，第1卷积层的输出不但输入第2卷积层还通过残差连接直接输入第3卷积层，第2卷积层输出的特征图在通道上有注意力机制，特征图的每个通道都乘上相应的权重值，再输入第3卷积层，最后通过1个最大值池化层输入到下一个网络层。
9.根据权利要求8所述的一种基于白质融合特征图和残差注意力网络的癫痫检测系统，其特征在于，所述注意力机制是先通过全局池化把特征图在每个通道都压缩为1个值，保留原有的通道数目，然后经过3个全连接层，最后再通过Sigmoid函数转化为权重值。
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