CN111754485A - 一种用于肝脏的人工智能超声辅助系统 - Google Patents

一种用于肝脏的人工智能超声辅助系统 Download PDF

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刘军
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Abstract

本发明涉及超声医学影像领域，尤其涉及一种用于肝脏的人工智能超声辅助系统，包括肝脏影像收集模块、肝脏影像传输模块、肝脏影像处理模块、图片分类模块、二次校验模块、自动选片模块和提示模块；其中二次校验模块会对被判断为疑似病例的图像进行再次特征比对和分类，如果特征比对和分类的结果与图片分类模块得到的结果相同，则疑似病例的分类被确认为阳性病例，如果结果不同，则其被确认为疑似病例，并最终提供给超声医生；本申请能够的超声图片分类经过了初步的判断与二次校正两次计算过程，并且两次计算过程采用的计算方式或者模型都不相同，所以能够尽量的保证结果的准确性，能够尽量的消除到由于算法单一的原因造成的结果不准确的问题。

Description

一种用于肝脏的人工智能超声辅助系统
技术领域
本发明涉及超声医学影像领域，尤其涉及一种用于肝脏的人工智能超声辅助系统。
背景技术
超声筛查技术是腹部器官检查的首选检查方法,二维实时超声显像主要用于肝胆胰形态的变化。目前腹部超声筛查领域中，存在一个普遍的问题，特别是基层医生并非专业超声医生，无法对采集图像进行腹部器官准确识别，从而对分析腹部器官病变无法提供有效参考。
现有专利如申请号为申请号为201810658611.3，申请日为2018-06-22，名称为《一种基于超声图像的多模型肝脏弥漫性疾病智能诊断方法及系统》的中国发明专利，其技术方案为：一种基于超声图像的多模型肝脏弥漫性疾病智能诊断方法及系统，具体涉及利用深度学习算法提取图像特征与图像纹理特征相结合并应用XGBoost算法在超声图像上实现肝脏弥漫性疾病智能诊断的方法，它是人工智能方法在基于超声图像的诊断中的应用，可以为医生的疾病诊断提供辅助建议。本发明的步骤为：一、对肝脏超声图像进行预处理；二、基于卷积神经网络实现肝脏弥漫性疾病的初步分类；三、将卷积神经网络特征和图像纹理特征相结合形成多模型特征，应用XGBoost算法实现肝脏弥漫性疾病的最终分类。上述专利虽然提出了一种基于超声图像的肝脏诊断系统，但是其系统其仍然存在超声图片分类不准确，算法容易受到其他条件的影响等问题。
发明内容
基于此，针对上述技术问题，本发明提出一种针对肝脏人工智能超声辅助系统。
为实现上述技术效果，本申请的技术方案如下：
一种用于肝脏的人工智能超声辅助系统，包括肝脏影像收集模块、肝脏影像传输模块、肝脏影像处理模块、图片分类模块、二次校验模块、自动选片模块和提示模块；
肝脏影像收集模块：在超声检查过程中，用于获取被检查者的肝脏超声视频；
肝脏影像传输模块：通过有线网络传输或者无线网络传输把肝脏影像收集模块获取的肝脏超声影像传输到肝脏影像处理模块；
肝脏影像处理模块：用于将收到的肝脏超声视频进行自动分帧，将肝脏超声视频分为逐帧的肝脏超声切面图像；
图片分类模块：用于将分帧的肝脏超声切面图像通过特征匹配进行病例分类，分为疑似病例和阴性病例；
二次校验模块，所述二次校验模块会对被判断为疑似病例的图像进行再次特征比对和分类，如果特征比对和分类的结果与图片分类模块得到的结果相同，则疑似病例的分类被确认为阳性病例，如果特征比对和分类的结果与图片分类模块得到的结果不同，则其结果被确认为疑似病例，并最终提供给超声医生；
自动选片模块：针对待确诊阴性病例超声影像，进入自动选片模块，抽取与标准切面匹配率大于95%的超声影像作为标准切面，与标准切面匹配率介于80-95%作为及格切面，匹配率低于80%的作为非标准切面，优先抽取匹配率大于95%的超声影像提供给超声医生，其次是匹配率介于80-95%之间的及格切面，不及格切面不提供给医生。
自动选片模块在进行自动选片时，适用于超声影像切面自动选片范围包括，左肝矢状切面、工字部切面、第二肝门切面、右肝最大斜径切面、飞鸟症切面和右肝厚径切面。
提示模块：将最终的结果向医生进行提示。
进一步地，二次校验模块的与图片分类模块所采用的图像处理方法不同。
进一步地，图片分类模块包含以下工作步骤：
1）前处理模块：输入图像预处理，通过仿射变换去除无关区域与中值滤波消除噪声；
2）像素初分模块：通过多隐藏层的注意力机制将图像的基本待选区域确定下来并裁剪成统一尺寸；
3）特征融合模块：对卷积后的张量进行池化并放入下一个通道数更多的卷积层 重复这一步骤3次，将低中高不同层次的特征进行融合；
4）计算待选区域与标准训练数据之间的差值；
5）权中分享连接模块：通过路由连接的方式在不同的卷积层中分享信息，利用上采样的编码解码将恢复到原来的大小尺寸并生成iou区域；
6）判别模块：计算iou区域与待检测区域的相交面积，大于0.92为疑似病例，否则为待确诊阴性病例。
进一步地，针对阴性病例自动选片，首先对图像进行中值滤波，得到有用信息，再针对时序排列的图片进行特征提取，将每帧的编码进行深度卷积神经网络判别，将输出得到最终的判别依据来对输入超声影像做对比。
本发明的有益效果如下：
本申请能够的超声图片分类经过了初步的判断与二次校正两次计算过程，并且两次计算过程采用的计算方式或者模型都不相同，所以能够尽量的保证结果的准确性，能够尽量的消除到由于算法单一的原因造成的结果不准确的问题。并且本系统能够实现超声过程中智能辅助的效果，方便超声医生进行后续工作，减轻了现有技术中大部分情况都需要超声医生人工进行判断的情况，医生只需要对最后进行提示的一些图片进行人工判断，就能完成最终的病理判断。
附图说明
图1为本申请的结构示意图。
图2为图片分类模块流程示意图。
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作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。
实施例1
一种用于肝脏的人工智能超声辅助系统，包括肝脏影像收集模块、肝脏影像传输模块、肝脏影像处理模块、图片分类模块、二次校验模块、自动选片模块和提示模块；
肝脏影像收集模块：在超声检查过程中，用于获取被检查者的肝脏超声视频；
肝脏影像传输模块：通过有线网络传输或者无线网络传输把肝脏影像收集模块获取的肝脏超声影像传输到肝脏影像处理模块；
肝脏影像处理模块：用于将收到的肝脏超声视频进行自动分帧，将肝脏超声视频分为逐帧的肝脏超声切面图像；
图片分类模块：用于将分帧的肝脏超声切面图像通过特征匹配进行病例分类，分为疑似病例和阴性病例；
二次校验模块，所述二次校验模块会对被判断为疑似病例的图像进行再次特征比对和分类，如果特征比对和分类的结果与图片分类模块得到的结果相同，则疑似病例的分类被确认为阳性病例，如果特征比对和分类的结果与图片分类模块得到的结果不同，则其结果被确认为疑似病例，并最终提供给超声医生；
自动选片模块：针对待确诊阴性病例超声影像，进入自动选片模块，抽取与标准切面匹配率大于95%的超声影像作为标准切面，与标准切面匹配率介于80-95%作为及格切面，匹配率低于80%的作为非标准切面，优先抽取匹配率大于95%的超声影像提供给超声医生，其次是匹配率介于80-95%之间的及格切面，不及格切面不提供给医生。
自动选片模块在进行自动选片时，适用于超声影像切面自动选片范围包括，左肝矢状切面、工字部切面、第二肝门切面、右肝最大斜径切面、飞鸟症切面和右肝厚径切面。
提示模块：将最终的结果向医生进行提示。
本申请能够的超声图片分类经过了初步的判断与二次校正两次计算过程，并且两次计算过程采用的计算方式或者模型都不相同，所以能够尽量的保证结果的准确性，能够尽量的消除到由于算法单一的原因造成的结果不准确的问题。并且本系统能够实现超声过程中智能辅助的效果，方便超声医生进行后续工作，减轻了现有技术中大部分情况都需要超声医生人工进行判断的情况，医生只需要对最后进行提示的一些图片进行人工判断，就能完成最终的病理判断。
实施例2
一种用于肝脏的人工智能超声辅助系统，包括肝脏影像收集模块、肝脏影像传输模块、肝脏影像处理模块、图片分类模块、二次校验模块、自动选片模块和提示模块；
肝脏影像收集模块：在超声检查过程中，用于获取被检查者的肝脏超声视频；
肝脏影像传输模块：通过有线网络传输或者无线网络传输把肝脏影像收集模块获取的肝脏超声影像传输到肝脏影像处理模块；
肝脏影像处理模块：用于将收到的肝脏超声视频进行自动分帧，将肝脏超声视频分为逐帧的肝脏超声切面图像；
图片分类模块：用于将分帧的肝脏超声切面图像通过特征匹配进行病例分类，分为疑似病例和阴性病例；
二次校验模块，所述二次校验模块会对被判断为疑似病例的图像进行再次特征比对和分类，如果特征比对和分类的结果与图片分类模块得到的结果相同，则疑似病例的分类被确认为阳性病例，如果特征比对和分类的结果与图片分类模块得到的结果不同，则其结果被确认为疑似病例，并最终提供给超声医生；
自动选片模块：针对待确诊阴性病例超声影像，进入自动选片模块，抽取与标准切面匹配率大于95%的超声影像作为标准切面，与标准切面匹配率介于80-95%作为及格切面，匹配率低于80%的作为非标准切面，优先抽取匹配率大于95%的超声影像提供给超声医生，其次是匹配率介于80-95%之间的及格切面，不及格切面不提供给医生。
自动选片模块在进行自动选片时，适用于超声影像切面自动选片范围包括，左肝矢状切面、工字部切面、第二肝门切面、右肝最大斜径切面、飞鸟症切面和右肝厚径切面。
提示模块：将最终的结果向医生进行提示。
二次校验模块的与图片分类模块所采用的图像处理方法不同。
图片分类模块包含以下工作步骤：
1）前处理模块：输入图像预处理，通过仿射变换去除无关区域与中值滤波消除噪声；
2）像素初分模块：通过多隐藏层的注意力机制将图像的基本待选区域确定下来并裁剪成统一尺寸；
3）特征融合模块：对卷积后的张量进行池化并放入下一个通道数更多的卷积层 重复这一步骤3次，将低中高不同层次的特征进行融合；
4）计算待选区域与标准训练数据之间的差值；
5）权中分享连接模块：通过路由连接的方式在不同的卷积层中分享信息，利用上采样的编码解码将恢复到原来的大小尺寸并生成iou区域；
6）判别模块：计算iou区域与待检测区域的相交面积，大于0.92为疑似病例，否则为待确诊阴性病例。
针对阴性病例自动选片，首先对图像进行中值滤波，得到有用信息，再针对时序排列的图片进行特征提取，将每帧的编码进行深度卷积神经网络判别，将输出得到最终的判别依据来对输入超声影像做对比。
本申请能够的超声图片分类经过了初步的判断与二次校正两次计算过程，并且两次计算过程采用的计算方式或者模型都不相同，所以能够尽量的保证结果的准确性，能够尽量的消除到由于算法单一的原因造成的结果不准确的问题。并且本系统能够实现超声过程中智能辅助的效果，方便超声医生进行后续工作，减轻了现有技术中大部分情况都需要超声医生人工进行判断的情况，医生只需要对最后进行提示的一些图片进行人工判断，就能完成最终的病理判断。

Claims (4)

1.一种用于肝脏的人工智能超声辅助系统，其特征在于：包括肝脏影像收集模块、肝脏影像传输模块、肝脏影像处理模块、图片分类模块、二次校验模块、自动选片模块和提示模块；
肝脏影像收集模块：在超声检查过程中，用于获取被检查者的肝脏超声视频；
肝脏影像传输模块：通过有线网络传输或者无线网络传输把肝脏影像收集模块获取的肝脏超声影像传输到肝脏影像处理模块；
肝脏影像处理模块：用于将收到的肝脏超声视频进行自动分帧，将肝脏超声视频分为逐帧的肝脏超声切面图像；
图片分类模块：用于将分帧的肝脏超声切面图像通过特征匹配进行病例分类，分为疑似病例和阴性病例；
二次校验模块，所述二次校验模块会对被判断为疑似病例的图像进行再次特征比对和分类，如果特征比对和分类的结果与图片分类模块得到的结果相同，则疑似病例的分类被确认为阳性病例，如果特征比对和分类的结果与图片分类模块得到的结果不同，则其结果被确认为疑似病例，并最终提供给超声医生；
自动选片模块：针对待确诊阴性病例超声影像，进入自动选片模块，抽取与标准切面匹配率大于95%的超声影像作为标准切面，与标准切面匹配率介于80-95%作为及格切面，匹配率低于80%的作为非标准切面，优先抽取匹配率大于95%的超声影像提供给超声医生，其次是匹配率介于80-95%之间的及格切面，不及格切面不提供给医生；
自动选片模块在进行自动选片时，适用于超声影像切面自动选片范围包括，左肝矢状切面、工字部切面、第二肝门切面、右肝最大斜径切面、飞鸟症切面和右肝厚径切面；
提示模块：将最终的结果向医生进行提示。
2.根据权利要求1所述的一种用于肝脏的人工智能超声辅助系统，其特征在于：二次校验模块的与图片分类模块所采用的图像处理方法不同。
3.根据权利要求1所述的一种用于肝脏的人工智能超声辅助系统，其特征在于：图片分类模块包含以下工作步骤：
1）前处理模块：输入图像预处理，通过仿射变换去除无关区域与中值滤波消除噪声；
2）像素初分模块：通过多隐藏层的注意力机制将图像的基本待选区域确定下来并裁剪成统一尺寸；
3）特征融合模块：对卷积后的张量进行池化并放入下一个通道数更多的卷积层 重复这一步骤3次，将低中高不同层次的特征进行融合；
4）计算待选区域与标准训练数据之间的差值；
5）权中分享连接模块：通过路由连接的方式在不同的卷积层中分享信息，利用上采样的编码解码将恢复到原来的大小尺寸并生成iou区域；
6）判别模块：计算iou区域与待检测区域的相交面积，大于0.92为疑似病例，否则为待确诊阴性病例。
4.根据权利要求1所述的一种用于肝脏的人工智能超声辅助系统，其特征在于：针对阴性病例自动选片，首先对图像进行中值滤波，得到有用信息，再针对时序排列的图片进行特征提取，将每帧的编码进行深度卷积神经网络判别，将输出得到最终的判别依据来对输入超声影像做对比。
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