CN111986211A - 一种基于深度学习的眼科超声自动筛查方法及系统 - Google Patents
一种基于深度学习的眼科超声自动筛查方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于深度学习的眼科超声自动筛查方法及系统，该方法包括：模型训练阶段：收集历史眼科超声图片和视频，对其进行训练得到分割模型和分类模型；检测阶段：S1、获取待检测的眼科超声图像；S2、利用训练好分割模型对待检测眼科超声图像进行人工智能网络分割，并利用分类模型对分割后的眼科超声图像进行识别，识别得到病灶类别，同时提示病灶位置；S3、根据所识别病灶评估相应风险评级；S4、根据风险等级，进行下一步诊疗提示。本发明可以减少医生工作量，提高疾病的及时诊断率，同时因为可以显示出具体的病灶位置，可用于对新手医生进行辅助培训。
Description
技术领域
本发明涉及医疗技术辅助领域，尤其涉及一种基于深度学习的眼科超声自动筛查方法及系统。
背景技术
超声诊断是利用超声的物理特性即声波的反射特性,应用于对人体器官组织病理变化的一种有效手段,通过对人体器官组织的成像从而对检测部位做出评价，具有无创、无痛、方便、直观的优点。眼科超声检查几乎成为屈光间质混浊后唯一可以显示眼内疾病的诊疗手段，在眼科临床辅助检查中具有无法替代的重要作用。早期诊断白内障等易致盲疾病有助于减少可预防的视力损失。在国际上和中国等医疗资源缺乏的地方，仍然存在着巨大的筛查负担，一种高效的自动筛查系统将有助于解决未得到满足的筛查需求。然而超声医生检查技术水平的差异，医生数量的缺乏以及高强度的检查工作，容易造成医生的视觉疲劳，急性病症的延迟诊断，以及疾病的低准确率。
同时，研究发现高水平的超声医生与疾病的高准确率息息相关。因此，那些在紧急情况下使用超声波的人应该接受培训，以达到适当的水平，从而避免在诊断中出现严重错误。然而各国之间的超声培训标准并不统一。在低收入的发展中国家，甚至无法做到标准的培训。所以迫切需要一个高效准确的人工智能辅助系统，对眼科超声医生进行辅助培训。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于深度学习的眼科超声自动筛查方法及系统，不仅能自动筛查相关疾病，减少医生工作量，提高疾病的及时诊断率，同时对新手医生进行辅助培训。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
本发明提供一种基于深度学习的眼科超声自动筛查方法，该方法包括以下步骤：
模型训练阶段：
收集历史眼科超声图片和视频，对其进行训练得到分割模型和分类模型；
检测阶段：
S1、获取待检测的眼科超声图像；
S2、利用训练好分割模型对待检测眼科超声图像进行人工智能网络分割，并利用分类模型对分割后的眼科超声图像进行识别，识别得到病灶类别，同时提示病灶位置；
S3、根据所识别病灶评估相应风险评级；
S4、根据风险等级，进行下一步诊疗提示。
进一步地，本发明的步骤S2中，所述的分割模型包括U-net,U-net++，Mask-RCNN。
进一步地，本发明的步骤S2中，所述的分类模型包括Resnet，Resnext。
进一步地，本发明的步骤S2中，所述的显示病灶位置的方法具体为：
通过类激活映射图CAMs对病灶位置进行显示，预测病灶的置信度与类激活映射图CAMs的颜色深度呈正相关。
进一步地，本发明的步骤S3中，所述的风险等级为：1级，视网膜脱离；2级，玻璃体出血；3级，玻璃体脱离；4级，其它；5级，正常。
进一步地，本发明的步骤S4中，所述的下一步诊疗提示为：1、2和3级，医生进行进一步诊断治疗；4级，观察；5级，无需进一步干预。
进一步地，本发明的该方法中对分割模型进行训练的方法为：
通过收集历史眼科超声图片和视频，使用标图软件对眼球进行标注，给与标签，用于训练模型分割眼球范围。
进一步地，本发明的该方法中对分类模型进行训练的方法为：
通过收集历史眼科超声图片和视频，通过图像处理对眼球范围内的图像给予不同类别标签，用于训练基于深度学习的卷积神经网络模型；
基于深度学习的卷积神经网络模型训练过程为：
(1)对采集的超声图像进行预处理，得到子图像，按一定比例随机分为训练集，验证集和测试集；
图片预处理的方法包括对图片进行去噪声处理，采用双边滤波方法，具体公式为：
cv2.bilateralFilter(img,10,35,35)，
其中img为待处理图像；第二个参数10为领域直径范围；第三个参数35为空间高斯函数标准差；第四个参数35为灰度值相似性高斯函数标准差；
(2)将训练集的数据输入神经网络进行训练，在得到训练好的网络模型；
(3)将测试集的数据输入训练好的网络模型，得到初步测试结果；
(4)基于训练后的模型对样本数据集进行测试和精度评价，根据评价反馈对模型参数进行调试和结构优化，重复步骤(1)-步骤(3)，直至模型性能稳定后生成最终模型参数；
模型采用负对数损失函数描述训练样本中预测值与真值的差异，并基于此对模型进行调试和优化，具体为：
L(xi)＝yiln(S(xi))+(1-yi)ln(1-S(xi))
式中，L(x)为训练样本的总损失值；m为总样本个数；L(xi)为单个像素的损失值；xi和yi分别对应各个像素的输入特征和类别标签；S为xi属于yi类的得分或者置信度。
本发明提供一种基于深度学习的眼科超声自动筛查系统，包括以下模块：
模型训练模块，用于收集历史眼科超声图片和视频，对其进行训练得到分割模型和分类模型；
影像获取模块，用于获取待检测的眼科超声图像；
识别模块，用于利用训练好分割模型对待检测眼科超声图像进行人工智能网络分割，并利用分类模型对分割后的眼科超声图像进行识别，识别得到病灶类别，同时提示病灶位置；
评估模块，用于将每种病灶和相应的风险等级进行一一绑定，根据所识别病灶得出相应风险评级；
指导模块，用于将风险等级和相应的诊疗提示一一绑定，根据风险等级给出下一步诊治提示。
本发明产生的有益效果是：本发明的基于深度学习的眼科超声自动筛查方法及系统，可以减少医生工作量，提高疾病的及时诊断率。同时因为可以显示出具体的病灶位置，可用于对新手医生进行辅助培训。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例基于深度学习的眼科超声自动筛查方法流程图；
图2是本发明实施例眼科超声过程示意图；
图3是本发明实施例基于深度学习的眼科超声自动筛查系统结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例的基于深度学习的眼科超声自动筛查方法，该方法包括以下步骤：
模型训练阶段：
收集历史眼科超声图片和视频，对其进行训练得到分割模型和分类模型；
检测阶段：
S1、获取待检测的眼科超声图像；
S2、利用训练好分割模型对待检测眼科超声图像进行人工智能网络分割，并利用分类模型对分割后的眼科超声图像进行识别，识别得到病灶类别，同时提示病灶位置；
S3、根据所识别病灶评估相应风险评级；
S4、根据风险等级，进行下一步诊疗提示。
接上述技术方案，所述的分割模型指通过收集往年的眼科超声图片和视频，使用标图软件对眼球进行标注，给与标签，用于训练模型分割眼球范围。
接上述技术方案，所述的分类模型指通过收集往年的眼科超声图片和视频，由两个专家进行评图，给与不同类别标签，用于训练模型识别不同病灶。
可预先建立一个样本数据库，收集往年的眼科超声图片和视频，可人工对图片眼球标注和病灶分类，用于人工智能网络分割和分类模型的训练。人工智能网络分割模型主要为了让分割眼球区域，用于下一步分类识别。人工智能网络分类模型主要用于病灶类型。类激活映射图用于显示病灶位置。
可预先将病灶类别和相应风险等级，相应诊疗操作进行一对一“绑定”。可将获取的图片输入预先训练好的人工智能网络模型，模型根据图片特征，识别当前图片病灶类型及位置。当识别相应的类别时，该病灶诊断直接显示在左屏幕，同时显示出对应诊疗操作的指示。
该方法中对分类模型进行训练的方法为：
通过收集历史眼科超声图片和视频，通过图像处理对眼球范围内的图像给予不同类别标签，用于训练基于深度学习的卷积神经网络模型；
基于深度学习的卷积神经网络模型训练过程为：
(1)对采集的超声图像进行预处理，得到子图像，按一定比例随机分为训练集，验证集和测试集；
图片预处理的方法包括对图片进行去噪声处理，采用双边滤波方法，具体公式为：
cv2.bilateralFilter(img,10,35,35)，
其中img为待处理图像；第二个参数10为领域直径范围；第三个参数35为空间高斯函数标准差；第四个参数35为灰度值相似性高斯函数标准差；
(2)将训练集的数据输入神经网络进行训练，在得到训练好的网络模型；
(3)将测试集的数据输入训练好的网络模型，得到初步测试结果；
(4)基于训练后的模型对样本数据集进行测试和精度评价，根据评价反馈对模型参数进行调试和结构优化，重复步骤(1)-步骤(3)，直至模型性能稳定后生成最终模型参数；
模型采用负对数损失函数描述训练样本中预测值与真值的差异，并基于此对模型进行调试和优化，具体为：
L(xi)＝yiln(S(xi))+(1-yi)ln(1-S(xi))
式中，L(x)为训练样本的总损失值；m为总样本个数；L(xi)为单个像素的损失值；xi和yi分别对应各个像素的输入特征和类别标签；S为xi属于yi类的得分或者置信度。
如图2显示了视网膜脱离具体识别过程。影像可以二进制视频流的方式同步传输。获取视频流后对其进行解析、处理。首先，识别模块识别出视网膜脱离后，会在左边屏幕点亮“视网膜脱离”红色字体，同时以红框框出病灶所在位置。识别结果输送到下一步，提示为“需医生进行进一步诊断治疗”。
病灶风险等级中，1级视网膜脱离，2级玻璃体出血，3级玻璃体脱离，4级其他，5级正常。
诊疗提示中，1、2和3级，需医生进行进一步诊断治疗，4级可观察，5级无需进一步干预。
本实例中，具体参数为:分割模型，2batch size，0.0001学习率，0.5区分背景和阳性样本的阈值。分类模型参数为batch size 64，学习率0.0001，收敛迭代次数为30。
如图3所示，本发明实施例的基于深度学习的眼科超声自动筛查系统，主要用于实现上述实施例的筛查方法，具体包括：
模型训练模块，用于收集历史眼科超声图片和视频，对其进行训练得到分割模型和分类模型；
影像获取模块，用于获取待检测的眼科超声图像；
识别模块，用于利用训练好分割模型对待检测眼科超声图像进行人工智能网络分割，并利用分类模型对分割后的眼科超声图像进行识别，识别得到病灶类别，同时提示病灶位置；
评估模块，用于将每种病灶和相应的风险等级进行一一绑定，根据所识别病灶得出相应风险评级；
指导模块，用于将风险等级和相应的诊疗提示一一绑定，根据风险等级给出下一步诊治提示。
系统功能实现与方法部分是一致的，在此不赘述。
本发明还提供了一种计算机存储介质，其内存储有可被处理器执行的计算机程序，该计算机程序执行如上述技术方案的基于深度学习的眼科超声自动筛查系统及方法。
本发明产生的有益效果是：提供一种基于深度学习的眼科超声自动筛查系统及方法，可以减少医生工作量，提高疾病的及时诊断率。同时因为可以显示出具体的病灶位置，可用于对新手医生进行辅助培训。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
Claims (9)
1.一种基于深度学习的眼科超声自动筛查方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
模型训练阶段：
收集历史眼科超声图片和视频，对其进行训练得到分割模型和分类模型；
检测阶段：
S1、获取待检测的眼科超声图像；
S2、利用训练好分割模型对待检测眼科超声图像进行人工智能网络分割，并利用分类模型对分割后的眼科超声图像进行识别，识别得到病灶类别，同时提示病灶位置；
S3、根据所识别病灶评估相应风险评级；
S4、根据风险等级，进行下一步诊疗提示。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的眼科超声自动筛查方法，其特征在于，步骤S2中，所述的分割模型包括U-net,U-net++，Mask-RCNN等。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的眼科超声自动筛查方法，其特征在于，步骤S2中，所述的分类模型包括Resnet，Resnext等。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的眼科超声自动筛查方法，其特征在于，步骤S2中，所述的显示病灶位置的方法具体为：
通过类激活映射图CAMs对病灶位置进行显示，预测病灶的置信度与类激活映射图CAMs的颜色深度呈正相关。
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的眼科超声自动筛查方法，其特征在于，步骤S3中，所述的风险等级为：1级，视网膜脱离；2级，玻璃体出血；3级，玻璃体脱离；4级，其它；5级，正常。
6.根据权利要求5所述的基于深度学习的眼科超声自动筛查方法，其特征在于，步骤S4中，所述的下一步诊疗提示为：1、2和3级，医生进行进一步诊断治疗；4级，观察；5级，无需进一步干预。
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的眼科超声自动筛查方法，其特征在于，该方法中对分割模型进行训练的方法为：
通过收集历史眼科超声图片和视频，使用标图软件对眼球进行标注，给与标签，用于训练模型分割眼球范围。
8.根据权利要求1所述的基于深度学习的眼科超声自动筛查方法，其特征在于，该方法中对分类模型进行训练的方法为：
通过收集历史眼科超声图片和视频，通过图像处理对眼球范围内的图像给予不同类别标签，用于训练基于深度学习的卷积神经网络模型；
基于深度学习的卷积神经网络模型训练过程为：
(1)对采集的超声图像进行预处理，得到子图像，按一定比例随机分为训练集，验证集和测试集；
图片预处理的方法包括对图片进行去噪声处理，采用双边滤波方法，具体公式为：
cv2.bilateralFilter(img,10,35,35)，
其中img为待处理图像；第二个参数10为领域直径范围；第三个参数35为空间高斯函数标准差；第四个参数35为灰度值相似性高斯函数标准差；
(2)将训练集的数据输入神经网络进行训练，在得到训练好的网络模型；
(3)将测试集的数据输入训练好的网络模型，得到初步测试结果；
(4)基于训练后的模型对样本数据集进行测试和精度评价，根据评价反馈对模型参数进行调试和结构优化，重复步骤(1)-步骤(3)，直至模型性能稳定后生成最终模型参数；
模型采用负对数损失函数描述训练样本中预测值与真值的差异，并基于此对模型进行调试和优化，具体为：
L(xi)＝yi ln(S(xi))+(1-yi)ln(1-S(xi))
式中，L(x)为训练样本的总损失值；m为总样本个数；L(xi)为单个像素的损失值；xi和yi分别对应各个像素的输入特征和类别标签；S为xi属于yi类的得分或者置信度。
9.一种基于深度学习的眼科超声自动筛查系统，其特征在于，包括以下模块：
模型训练模块，用于收集历史眼科超声图片和视频，对其进行训练得到分割模型和分类模型；
影像获取模块，用于获取待检测的眼科超声图像；
识别模块，用于利用训练好分割模型对待检测眼科超声图像进行人工智能网络分割，并利用分类模型对分割后的眼科超声图像进行识别，识别得到病灶类别，同时提示病灶位置；
评估模块，用于将每种病灶和相应的风险等级进行一一绑定，根据所识别病灶得出相应风险评级；
指导模块，用于将风险等级和相应的诊疗提示一一绑定，根据风险等级给出下一步诊治提示。
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