CN111639676B - 一种能够应用于新冠肺炎影像分析的胸部医学影像识别分类方法 - Google Patents

一种能够应用于新冠肺炎影像分析的胸部医学影像识别分类方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种能够应用于新冠肺炎影像分析的胸部医学影像识别分类方法，与现有技术相比解决了难以针对各类胸部医学影像进行识别分类的缺陷。本发明包括以下步骤：初始数据集的获取；初始数据集的预处理；胸部医学影像识别网络的构建；胸部医学影像识别网络的训练；待识别胸部医学影像的获取；胸部医学影像识别分类结果的获得。本发明能够针对各类胸部医学影像进行识别分类，提高了医学影像在AI技术中的应用。

Description

一种能够应用于新冠肺炎影像分析的胸部医学影像识别分类 方法
技术领域
本发明涉及医学影像分析技术领域，具体来说是一种能够应用于新冠肺炎影像分析的胸部医学影像识别分类方法。
背景技术
医学影像是医学判断的重要依据，其中胸部医学影像(CT)则是肺部疾病判断的重要指标，医护人员通过针对CT的影像特点进行人为判断，以分辨不同类型的肺炎疾病。
新冠状肺炎(COVID-19)属于新发传染病(Emerging Infectious Diseases,EID)又属于病毒性肺炎，而肺炎可分为感染性(如细菌性、病毒性、支原体性、真菌性和寄生虫性等)肺炎和理化性(如放射性、吸入性的类脂性)肺炎等。从众多肺炎中识别病毒性肺炎是进行病毒型EID监测预警的第一步。由于致病因子和机体反应性的不同，炎症发生的部位、累及范围和病变性质在胸部影像中也往往不同，因此，不同肺炎的识别检测难度也相对较大。
随着医疗大数据与AI技术的发展，基于深度学习(Deep Learning,DL)的肺炎辅助诊断已逐渐成为检测肺炎的非常重要方向和手段之一。DL的本质就是特征提取，通过结合低层特征构成更加抽象的高层特征表示，用来获得最佳的特征。DL不仅提取特征的效率比人工操作和传统机器学习高，而且提取的特征通常更有针对性，并在医疗影像处理具有重要的应用价值。
目前，国内外学者虽提出将GAN引入到肺炎影像分析中的思想，但是效果需要进一步提高。如，条件生成对抗网络(Conditional GAN)可较为精确地生成新的肺结节图像，增加医学图像数据量，增加了样本数据的多样性，生成更多肺结节的特征信息，检测精度略有提升；生成式对抗网络TUNA-Net在小儿肺炎分类中的准确率达到96.3％。然而，上述AI中的CNN或GAN模型均存一个共同的缺陷，就是只能针对某一种肺炎进行识别检测，例如GAN在学习如何识别COVID-19后，便忘记了如何识别支原体肺炎、SARS、MERS。
当肺炎的致病因子不确定时，往往需要尝试多种肺炎识别检测模型，检测流程繁琐、肺炎识别准确率也得不到保证，更无法应用于进行新冠肺炎影像分析所需要的排除分析(新冠肺炎影像分析多是依赖多种不同类型的排除)。
因此，如何研发出一种能够针对多种胸部医学影像进行识别分类的技术已经成为急需解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中难以针对各类胸部医学影像进行识别分类的缺陷，提供一种能够应用于新冠肺炎影像分析的胸部医学影像识别分类方法来解决上述问题。
为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：
一种能够应用于新冠肺炎影像分析的胸部医学影像识别分类方法，包括以下步骤：
11)初始数据集的获取：获得若个幅胸部医学影像，胸部医学影像包括COVID-19影像、SARS影像、MERS影像和细菌性影像；
12)初始数据集的预处理：对初始数据集进行剔除冗余和噪声处理，形成随机噪声向量Z；同时，标出胸部医学影像中的肺炎特征标签并进行批注，并进行归一化处理；
13)胸部医学影像识别网络的构建：基于生成式对抗网络结合参数正则化方法构建胸部医学影像识别网络；
14)胸部医学影像识别网络的训练：利用预处理后的初始数据集对胸部医学影像识别网络进行训练；
15)待识别胸部医学影像的获取：获取待识别的胸部医学影像，并进行预处理；
16)胸部医学影像识别分类结果的获得：将预处理后待识别的胸部医学影像输入训练后的胸部医学影像识别网络，获得胸部医学影像识别分类结果。
所述胸部医学影像识别网络的构建包括以下步骤：
21)根据肺炎类别设计对应的目标函数并加入肺炎类别信息的生成式对抗网络的目标函数，形成若干个肺炎类别目标函数，其中单个肺炎类别目标函数表达式如下：
Figure BDA0002480731030000031
式中，G为生成器，D为判别器，Z为输入噪声，Pz为噪声的分布函数，X为真实数据，Pdata为真实数据的分布函数，y为肺炎类别信息，E为期望值，X为输入数据，V(D,G)相当于表示真实样本和生成样本的差异程度；
22)根据生成式对抗网络的若干个肺炎类别目标函数，在生成式对抗网络中设计增加标签生成器模型，输出含肺炎类别的标签，作为生成式对抗网络生成器的输入：
将已提取的各类肺炎的多维特征作为类别信息输入到标签生成器模型中，形成含肺炎类别标签的生成器模型；通过标签生成器为每种不同类型的肺炎打上标签以区分彼此，对每种肺炎通过标签生成器设置标签；
23)在生成式对抗网络中设置重要参数保护模块，根据参数重要性保护重要参数不被后续更新破坏；
重要参数保护模块通过EWC和MAS正则化方法计算，EWC和MAS衡量参数重要性的计算方法分别如下所示：
Figure BDA0002480731030000032
Figure BDA0002480731030000033
式中，Fi(EWC)为通过EWC算法计算得到的参数重要性，Fi(MAS)为通过MAS算法计算得到的参数重要性，G为生成器，D为判别器，Z为输入噪声，θi代表网络中的参数，l2为L2范数，Pz为噪声的分布函数，E为期望值。
所述胸部医学影像识别网络的训练包括以下步骤：
31)将随机噪声向量Z和从标签生成器生成的肺炎类别特征信息C，同时输入到生成式对抗网络生成器G进行训练，以生成与各类真实肺炎数据概率密度分布接近的各类肺炎生成数据G(Z，C)；
32)在生成式对抗网络生成器G中，使用LeakyReLU为激活函数，下采样基于卷积调整stride，下采样选择最近邻和双线性方法；
33)设定训练生成式对抗网络判别器D时，类别信息C与真实数据x融合采用将类别信息C和真实数据在输入端拼接起来，再送入判别器的方法；或者将类别信息C和真实数据在判别器的中间层拼接起来的方法；
34)利用正则化策略选择性地减慢对于旧任务重要的权重的学习来记住旧任务，正则约束项如下公式所示：
Figure BDA0002480731030000041
式中，L(θ)为加入参数正则化方法的优化函数，LB(θ)为原有新任务的优化函数，Fi代表每个参数的重要性，θi代表新任务中的每个参数，
Figure BDA0002480731030000042
为旧任务中每个参数的大小，λ的大小代表旧任务对新任务的重要程度；
35)设定判别器D的输出包含两部分，一是原有衡量数据真实性的对抗损失函数、二是判断肺炎类别的多类别损失函数；
肺炎分类GAN模型的损失函数表达式如下：
LS＝E[logP(S＝real|Xreal)]+E[logP(S＝fake|Xfake)]
LC＝E[logP(C＝c|Xreal)]+E[logP(C＝c|Xfake)]，
式中，Ls为衡量数据真实性的对抗损失，Lc为判断真实肺炎图像类别的多类别损失，c为数据的类别信息，Xreal为真实数据，Xfake为生成数据，E为期望，P为概率分布函数。
有益效果
本发明的一种能够应用于新冠肺炎影像分析的胸部医学影像识别分类方法，与现有技术相比能够针对各类胸部医学影像进行识别分类，提高了医学影像在AI技术中的应用。
本发明通过在GAN网络模型生成器噪声变量输入时增加已提取的肺炎类别特征信息，提高了原始GAN模型中生成数据的可控性和可解释性，并在学习到肺炎特征的基础上实现对多种肺炎进行分类。同时，本发明提出的基于参数正则化的肺炎连续识别GAN模型，解决了复杂开放环境下多肺炎连续识别中遗忘难题，实现了多肺炎连续识别。
附图说明
图1为本发明的方法顺序图。
具体实施方式
为使对本发明的结构特征及所达成的功效有更进一步的了解与认识，用以较佳的实施例及附图配合详细的说明，说明如下：
如图1所示，本发明所述的一种能够应用于新冠肺炎影像分析的胸部医学影像识别分类方法，包括以下步骤：
第一步，初始数据集的获取：获得若个幅胸部医学影像，胸部医学影像包括COVID-19影像、SARS影像、MERS影像和细菌性影像。
第二步，初始数据集的预处理：对初始数据集进行剔除冗余和噪声处理，形成随机噪声向量Z；同时，标出胸部医学影像中的肺炎特征标签并进行批注，并进行归一化处理。
第三步，胸部医学影像识别网络的构建：基于生成式对抗网络结合参数正则化方法构建胸部医学影像识别网络。为了能够进行胸部医学影像识别，在此在生成式对抗网络的基础上加入肺炎类别信息的GAN模型的目标函数，以实现多种肺炎类别信息的识别分类。其具体步骤如下：
(1)为实现多种肺炎识别，设计加入肺炎类别信息的GAN模型的目标函数：
根据肺炎类别设计对应的目标函数并加入肺炎类别信息的生成式对抗网络的目标函数，形成若干个肺炎类别目标函数，其中单个肺炎类别目标函数表达式如下：
Figure BDA0002480731030000051
式中，G为生成器，D为判别器，Z为输入噪声，Pz为噪声的分布函数，X为真实数据，Pdata为真实数据的分布函数，y为肺炎类别信息，E为期望值，X为输入数据，V(D,G)相当于表示真实样本和生成样本的差异程度。
在实际应用中，根据所需要分类的肺炎类别，设计对应的目标函数，例如，若只识别小儿肺炎和新冠肺炎，则只需要设计2个目标函数，然后利用传统方法在生成器G的输入中添加上这两个目标函数，以实现生成器G生成这两种类别的数据。
(2)根据生成式对抗网络的若干个肺炎类别目标函数，在生成式对抗网络中设计增加标签生成器模型，输出含肺炎类别的标签，作为生成式对抗网络生成器的输入：
将已提取的各类肺炎的多维特征作为类别信息输入到标签生成器模型中，形成含肺炎类别标签的生成器模型；通过标签生成器为每种不同类型的肺炎打上标签以区分彼此，对每种肺炎通过标签生成器设置标签。
(3)在此，为实现多种肺炎连续识别，在GAN模型中设置重要参数保护模块，根据参数重要性保护重要参数不被后续更新破坏掉。以此避免现有技术中只能针对一种肺炎特征进行识别的缺陷，通过重要参数保护模块使得模型在学习新的特征时，不会遗忘旧的特征，在此达到胸部医学影像识别的作用，而非针对于某一特征(某一肺炎)进行识别的效果。
重要参数保护模块通过EWC和MAS正则化方法计算，EWC和MAS衡量参数重要性的计算方法分别如下所示：
Figure BDA0002480731030000061
Figure BDA0002480731030000062
式中，Fi(EWC)为通过EWC算法计算得到的参数重要性，Fi(MAS)为通过MAS算法计算得到的参数重要性，G为生成器，D为判别器，Z为输入噪声，θi代表网络中的参数，l2为L2范数，Pz为噪声的分布函数，E为期望值。在实际应用中，重要参数保护模块(即通过EWC和MAS正则化方法)则可以加在判别器D中，使得模型在训练后可以产生记忆功能。
第四步，胸部医学影像识别网络的训练：利用预处理后的初始数据集对胸部医学影像识别网络进行训练。其具体步骤如下：
(1)将随机噪声向量Z和从标签生成器生成的肺炎类别特征信息C，同时输入到生成式对抗网络生成器G进行训练，以生成与各类真实肺炎数据概率密度分布接近的各类肺炎生成数据G(Z，C)。
(2)在生成式对抗网络生成器G中，使用LeakyReLU为激活函数，下采样基于卷积调整stride，下采样选择最近邻和双线性方法。
(3)设定训练生成式对抗网络判别器D时，类别信息C与真实数据x融合采用将类别信息C和真实数据在输入端拼接起来，再送入判别器的方法；或者将类别信息C和真实数据在判别器的中间层拼接起来的方法。
(4)判别器D训练时，利用正则化策略选择性地减慢对于旧任务重要的权重的学习来记住旧任务，正则约束项如下公式所示：
Figure BDA0002480731030000071
式中，L(θ)为加入参数正则化方法的优化函数，LB(θ)为原有新任务的优化函数，Fi代表每个参数的重要性，θi代表新任务中的每个参数，θA*,i为旧任务中每个参数的大小，λ的大小代表旧任务对新任务的重要程度。
(5)判别器D目标尽可能将“假”样本判断为0，而“真”样本不但判断为1，还能准确地判别输入数据归属对应的肺炎类别。
设定判别器D的输出包含两部分，一是原有衡量数据真实性的对抗损失函数、二是判断肺炎类别的多类别损失函数；
肺炎分类GAN模型的损失函数表达式如下：
LS＝E[logP(S＝real|Xreal)]+E[logP(S＝fake|Xfake)]
LC＝E[logP(C＝c|Xreal)]+E[logP(C＝c|Xfake)]，
式中，Ls为衡量数据真实性的对抗损失，Lc为判断真实肺炎图像类别的多类别损失，c为数据的类别信息，Xreal为真实数据，Xfake为生成数据，E为期望，P为概率分布函数。
第五步，待识别胸部医学影像的获取：获取待识别的胸部医学影像，并进行预处理。
第六步，胸部医学影像识别分类结果的获得：将预处理后待识别的胸部医学影像输入训练后的胸部医学影像识别网络，获得胸部医学影像识别分类结果。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (2)

1.一种能够应用于新冠肺炎影像分析的胸部医学影像识别分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
11)初始数据集的获取：获得若个幅胸部医学影像，胸部医学影像包括COVID-19影像、SARS影像、MERS影像和细菌性影像；
12)初始数据集的预处理：对初始数据集进行剔除冗余和噪声处理，形成随机噪声向量Z；同时，标出胸部医学影像中的肺炎特征标签并进行批注，并进行归一化处理；
13)胸部医学影像识别网络的构建：基于生成式对抗网络结合参数正则化方法构建胸部医学影像识别网络；
所述胸部医学影像识别网络的构建包括以下步骤：
131)根据肺炎类别设计对应的目标函数并加入肺炎类别信息的生成式对抗网络的目标函数，形成若干个肺炎类别目标函数，其中单个肺炎类别目标函数表达式如下：
Figure FDA0003593711080000011
式中，G为生成器，D为判别器，z为输入噪声，Pz为噪声的分布函数，Pdata为真实数据的分布函数，y为肺炎类别信息，E为期望值，x为输入数据，即真实数据，V(D,G)相当于表示真实样本和生成样本的差异程度；
132)根据生成式对抗网络的若干个肺炎类别目标函数，在生成式对抗网络中设计增加标签生成器模型，输出含肺炎类别的标签，作为生成式对抗网络生成器的输入：
将已提取的各类肺炎的多维特征作为类别信息输入到标签生成器模型中，形成含肺炎类别标签的生成器模型；通过标签生成器为每种不同类型的肺炎打上标签以区分彼此，对每种肺炎通过标签生成器设置标签；
133)在生成式对抗网络中设置重要参数保护模块，根据参数重要性保护重要参数不被后续更新破坏；
重要参数保护模块通过EWC和MAS正则化方法计算，EWC和MAS衡量参数重要性的计算方法分别如下所示：
Figure FDA0003593711080000021
Figure FDA0003593711080000022
式中，Fi(EWC)为通过EWC算法计算得到的参数重要性，Fi(MAS)为通过MAS算法计算得到的参数重要性，G为生成器，D为判别器，z为输入噪声，θi代表网络中的参数，l2为L2范数，Pz为噪声的分布函数，E为期望值；
14)胸部医学影像识别网络的训练：利用预处理后的初始数据集对胸部医学影像识别网络进行训练；
15)待识别胸部医学影像的获取：获取待识别的胸部医学影像，并进行预处理；
16)胸部医学影像识别分类结果的获得：将预处理后待识别的胸部医学影像输入训练后的胸部医学影像识别网络，获得胸部医学影像识别分类结果。
2.根据权利要求1所述的一种能够应用于新冠肺炎影像分析的胸部医学影像识别分类方法，其特征在于，所述胸部医学影像识别网络的训练包括以下步骤：
21)将随机噪声向量Z和从标签生成器生成的肺炎类别特征信息C，同时输入到生成式对抗网络生成器G进行训练，以生成与各类真实肺炎数据概率密度分布接近的各类肺炎生成数据G(Z，C)；
22)在生成式对抗网络生成器G中，使用LeakyReLU为激活函数，下采样基于卷积调整stride，下采样选择最近邻和双线性方法；
23)设定训练生成式对抗网络判别器D时，类别信息C与真实数据x融合采用将类别信息C和真实数据在输入端拼接起来，再送入判别器的方法；或者将类别信息C和真实数据在判别器的中间层拼接起来的方法；
24)利用正则化策略选择性地减慢对于旧任务重要的权重的学习来记住旧任务，正则约束项如下公式所示：
Figure FDA0003593711080000031
式中，L(θ)为加入参数正则化方法的优化函数，LB(θ)为原有新任务的优化函数，Fi代表每个参数的重要性，θi代表新任务中的每个参数，
Figure FDA0003593711080000032
为旧任务中每个参数的大小，λ的大小代表旧任务对新任务的重要程度；
25)设定判别器D的输出包含两部分，一是原有衡量数据真实性的对抗损失函数、二是判断肺炎类别的多类别损失函数；
肺炎分类GAN模型的损失函数表达式如下：
LS＝E[log P(S＝real|Xreal)]+E[log P(S＝fake|Xfake)]
LC＝E[log P(C＝c|Xreal)]+E[log P(C＝c|Xfake)]，
式中，Ls为衡量数据真实性的对抗损失，Lc为判断真实肺炎图像类别的多类别损失，c为数据的类别信息，Xreal为真实数据，Xfake为生成数据，E为期望，P为概率分布函数。
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