CN112270667B - 一种基于ti-rads的集成深度学习多标签识别方法 - Google Patents

一种基于ti-rads的集成深度学习多标签识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于TI‑RADS的集成深度学习多标签识别方法，包括以下步骤：S1、预处理，对采集到的原始甲状腺超声图像进行预处理，所述预处理包括对所述原始甲状腺超声图像进行结节边界的分割、结节感兴趣区域的提取；S2、特征工程，所述特征工程为对步骤S1预处理后的原始甲状腺超声图像进行几何特征和纹理特征的提取；S3、搭建模型，将EfficientNet模型、特征工程、FPN网络模型通过Concatenate函数进行特征融合得到深度学习模型；S4、将步骤S1预处理后的原始甲状腺超声图像以及步骤S2中提取的几何特征和纹理特征输入到步骤S3中的深度学习模型，输出多标签分类结果；本发明具有可释性强、分类结果精准的优点。

Description

一种基于TI-RADS的集成深度学习多标签识别方法
技术领域
本发明属于甲状腺结节辅助诊断方法技术领域，基于TI-RADS的集成深度学习多标签识别方法。
背景技术
甲状腺结节是生长在甲状腺的肿块，近年来发病率呈上升趋势，结节多为良性，但仍有5％-15％为恶性。超声检查由于其具有价格低廉、安全、无创性的优点，成为医生诊断甲状腺结节的首选方式。临床上，医生通常根据经验诊断甲状腺结节，他们观察超声图像，并与评分标准比较，得到甲状腺结节的风险等级评分。美国放射学会(American Collegeof Radiology，ACR)提出了甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS)，分析了甲状腺结节的5个特征：成分、回声、形态、边缘和强回声。人工诊断甲状腺超声图像是一个很大的挑战。
此外，超声图像的日益增长也给医生带来了巨大的负担和超负荷工作。随着人工智能在甲状腺结节诊断中的应用，出现了一些新的智能诊断模型。它们可以根据加载的超声图像预测良恶性。通过大量的图像和训练，大多数模型都获得了良好的性能。
然而，现有技术通常使用机器学习或深度学习的方法来提取特征并分类，一些存在的机器学习方法往往是对某一类的单个特征进行分类，精度往往不够理想，而深度学习的方法在医学可解释性上有些欠缺。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的不足而提供一种基于TI-RADS的集成深度学习多标签识别方法。
本发明的技术方案如下：
一种基于TI-RADS的集成深度学习多标签识别方法，包括以下步骤：
S1、预处理，对采集到的原始甲状腺超声图像进行预处理，所述预处理包括对所述原始甲状腺超声图像进行结节边界的分割、结节感兴趣区域的提取；
S2、特征工程，所述特征工程为对步骤S1预处理后的原始甲状腺超声图像进行几何特征和纹理特征的提取；
S3、搭建模型，将EfficientNet模型、特征工程、FPN网络模型通过Concatenate函数进行特征融合得到深度学习模型；
S4、将步骤S1预处理后的原始甲状腺超声图像以及步骤S2中提取的几何特征和纹理特征输入到步骤S3中的深度学习模型，输出多标签分类结果。
进一步，步骤S1中，对所述原始甲状腺超声图像进行预处理的具体过程如下：
S11、对所述原始甲状腺超声图像进行结节边界的分割，根据医生在超声图像中的标记来确定结节的位置，然后使用图像标注软件labelme进行分割，分割之后保存成一个json 文件，经过转换得到二进制mask图像，将二进制mask图像与原始甲状腺超声图像叠加之后得到包含结节的前景图；
S12、对所述原始甲状腺超声图像进行结节感兴趣区域的提取，将步骤S11中得到二进制mask图像，输入到OpenCV中查找图像轮廓的函数找到目标区域，得出结节最小外接矩阵的坐标点(x，y，w，h)，然后对原始甲状腺超声图像自动裁剪。
进一步，步骤S2中，所述特征工程，是根据对所述原始甲状腺超声图像进行结节边界的分割后得到的mask二值图像提取的几何特征和使用灰度共生矩阵对前景图像提取的纹理特征。
进一步，所述几何特征包括纵横比、圆形度以及弥漫性，所述纹理特征包括能量、熵、对比度以及相关系数，其中：
1)纵横比，是结节外接矩形高度与宽度的比值，计算公式如式1，良性结节的纵横比通常小于1，而恶性的结节纵横比通常大于1；
Figure BDA0002756504980000021
2)圆形度，是结节边缘是否规则的度量，该值越大，结节就越规则，越接近圆形；公式如式2，其中Snodule表示结节区域的面积，Cnodule表示边缘最小圆的周长；
Figure BDA0002756504980000031
3)弥漫性，是衡量结节的规整程度，该值越大，结节越不规整，是恶性的概率也越大；公式如式3，其中Snodule表示结节区域的面积，MCR表示结节区域外接最小矩阵的面积；
Figure BDA0002756504980000032
4)能量能反映出图像灰度分布的均匀程度和纹理的粗细程度，能量计算公式如式4；
Figure BDA0002756504980000033
5)熵是所有像素点的随机性度量，反映超声图像的灰度分布的复杂度；熵计算公式如式5；
Figure BDA0002756504980000034
6)对比度衡量图像的清晰度和纹理沟纹的深浅程度，该值越大，说明超声图像越清晰；对比度计算公式如式6；
Figure BDA0002756504980000035
7)相关性系数度量图像的灰度级在行或列方向上的相似程度，该值的大小反映了局部灰度相关性，值越大，相关性也越大；相关系数计算公式如式7。
Figure BDA0002756504980000036
进一步，步骤S4的具体过程如下：
S41、集成EfficientNet模型，通过迁移学习，将EfficientNet-B0在ImageNet上训练的权重应用到甲状腺结节超声图像上，将提取的ROI图像作为输入，尺寸大小设为128*128，输出多个第一一维向量；
S42、集成FPN网络模型，将分割后的mask二值图像和前景图像分别作为输入，尺寸大小设置为128*128，卷积核大小为3*3，从不同尺度提取特征，然后将两个输出拼接为第二一维向量；
S43、将集成EfficientNet模型输出的第一一维向量、提取的几何特征和纹理特征对应的七个第三一维向量、集成FPN网络模型输出的第二一维向量通过Concatenate函数进行特征融合之后的结果，输入到全连接层中输出多标签分类结果。
进一步，所述多标签分类包括成分、回声、边缘、强回声、形态，其中成分、回声、边缘、强回声是属于多分类，采用softmax函数进行分类，形态属于二分类，采用sigmoid 函数进行分类。
进一步，所述深度学习模型采用焦点损失作为损失函数，总的损失函数为：
Losstotal＝lossc+losse+losss+lossm+lossf；
其中，lossc，losse，losss，lossm，lossf分别代表成分、回声、形态、边缘、强回声每一类的损失。
进一步，所述深度学习模型采用随机梯度下降法进行优化。
进一步，还包括对所述深度学习模型进行训练，取现有的采集到的原始甲状腺超声图像作为训练集，在进行步骤S1时，训练集中的原始甲状腺超声图像进行图像数量的增广，采用水平翻转，竖直翻转，亮度增强，颜色变换的方式，经过数据增广，将增广后的数据用于深度学习模型的训练。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明采用集成的深度学习模型，将提取的几何特征与纹理特征同深度学习相结合，把利用特征工程提取的几何特征和纹理特征融合到模型中，使用一个集成的深度学习结构去实现多标签的分类，能够有效增加可释性、提高分类的准确性；本发明中集成深度学习模型包含EfficientNet模型、特征工程、FPN网络模型，最终输出TI-RADS成分、回声、形态、边缘、强回声每一类特征的结果，取得了较高的分类结果，为医生准确地识别良恶性提供了依据；
总之，本发明增加了可解释性，并达到了较好的分类结果，能够有效地对TI-RADS每一类的特征进行分类，为临床医生提供了参考依据，并能够减轻医生的工作量。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为本发明实施例测试状态下ROC曲线图。
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。
如图1所示，一种基于TI-RADS的集成深度学习多标签识别方法，包括以下步骤：
S1、预处理，对采集到的原始甲状腺超声图像进行预处理，所述预处理包括对所述原始甲状腺超声图像进行结节边界的分割、结节感兴趣区域的提取；
S2、特征工程，所述特征工程为对步骤S1预处理后的原始甲状腺超声图像进行几何特征和纹理特征的提取；
S3、搭建模型，将EfficientNet模型、特征工程、FPN网络模型通过Concatenate函数进行特征融合得到深度学习模型；
S4、将步骤S1预处理后的原始甲状腺超声图像以及步骤S2中提取的几何特征和纹理特征输入到步骤S3中的深度学习模型，输出多标签分类结果。
本实施例中，进行步骤S2时，提取几何特征和纹理特征采用现有技术中传统的手动提取特征和灰度共生矩阵方法即可；步骤S3中的FPN网络模型为特征金字塔网络模型，主要用于提取形态和边缘特征，它包含一个卷积神经网络，有三个卷积层和三个池化层。
本实施例中，步骤S1中，对所述原始甲状腺超声图像进行预处理的具体过程如下：
S11、对所述原始甲状腺超声图像进行结节边界的分割，根据医生在超声图像中的标记来确定结节的位置，然后使用图像标注软件labelme进行分割，分割之后保存成一个json 文件，经过转换得到二进制mask图像，将二进制mask图像与原始甲状腺超声图像叠加之后得到包含结节的前景图；
S12、对所述原始甲状腺超声图像进行结节感兴趣区域的提取，将步骤S11中得到二进制mask图像，输入到OpenCV中查找图像轮廓的函数找到目标区域，得出结节最小外接矩阵的坐标点(x，y，w，h)，然后对原始甲状腺超声图像自动裁剪；
步骤S12中，x，y代表最小外接矩阵的左上角坐标点，w代表宽度，h代表高度；为了避免结节边缘特征的丢失，向结节外扩大10个像素点进行裁剪。
本实施例中，步骤S2中，所述特征工程，是根据对所述原始甲状腺超声图像进行结节边界的分割后得到的mask二值图像提取的几何特征和使用灰度共生矩阵对前景图像提取的纹理特征。
本实施例中，所述几何特征包括纵横比、圆形度以及弥漫性，所述纹理特征包括能量、熵、对比度以及相关系数。
本实施例中，步骤S4的具体过程如下：
S41、集成EfficientNet模型，通过迁移学习，将EfficientNet-B0在ImageNet上训练的权重应用到甲状腺结节超声图像上，将提取的ROI图像作为输入，尺寸大小设为128*128，输出多个第一一维向量；
S42、集成FPN网络模型，将分割后的mask二值图像和前景图像分别作为输入，尺寸大小设置为128*128，卷积核大小为3*3，从不同尺度提取特征，然后将两个输出拼接为第二一维向量；
S43、将集成EfficientNet模型输出的第一一维向量、提取的几何特征和纹理特征对应的七个第三一维向量(即纵横比、圆形度、弥漫性、能量、熵、对比度、相关系数)、集成FPN网络模型输出的第二一维向量通过Concatenate函数进行特征融合之后的结果，输入到全连接层中输出多标签分类结果。
本实施例中，所述多标签分类包括成分、回声、边缘、强回声、形态，其中成分、回声、边缘、强回声是属于多分类，采用softmax函数进行分类，形态属于二分类，采用sigmoid函数进行分类。
本实施例中，所述深度学习模型采用焦点损失作为损失函数，总的损失函数为：
Losstotal＝lossc+losse+losss+lossm+lossf；
其中，lossc，losse，losss，lossm，lossf分别代表成分、回声、形态、边缘、强回声每一类的损失。
本实施例中，所述深度学习模型采用随机梯度下降法进行优化。
本实施例中，还包括对所述深度学习模型进行训练，取现有的采集到的原始甲状腺超声图像作为训练集，在进行步骤S1时，训练集中的原始甲状腺超声图像进行图像数量的增广，采用水平翻转，竖直翻转，亮度增强，颜色变换的方式，经过数据增广，将增广后的数据用于深度学习模型的训练。
本发明对深度学习模型进行训练的过程如下，选取采集到的587张甲状腺超声图像作为原始甲状腺超声图像，其中包含有289个病人，将587张原始甲状腺超声图像中的410张作为训练集，剩余的177张作为测试集；在训练时，采用训练集中的410张原始甲状腺超声图像进行训练，在进行步骤S1时，对410张原始甲状腺超声图像进行结节边界的分割、结节感兴趣区域的提取、以及图像数量的增广，通过图像数量的增广将410张图像增广到6560张，利用增广得到的6560张图像训练深度学习模型；
本发明对深度学习模型进行训练的过程如下，将前述测试集中的177张原始甲状腺超声图像进行包含原始甲状腺超声图像进行结节边界的分割、结节感兴趣区域的提取的预处理、特征工程后，输入到深度学习模型中进行多标签分类测试。实验采用ROC曲线下的面积AUC值作为评价指标，最终成分、回声、形态、边缘、强回声的宏平均AUC值分别达到了79.02％，83.49％，90.76％，83.53％，82.21％。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，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 (6)

1.一种基于TI-RADS的集成深度学习多标签识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、预处理，对采集到的原始甲状腺超声图像进行预处理，所述预处理包括对所述原始甲状腺超声图像进行结节边界的分割、结节感兴趣区域的提取；
S2、特征工程，所述特征工程为对步骤S1预处理后的原始甲状腺超声图像进行几何特征和纹理特征的提取；
S3、搭建模型，将EfficientNet模型、特征工程、FPN网络模型通过Concatenate函数进行特征融合得到深度学习模型；
S4、将步骤S1预处理后的原始甲状腺超声图像以及步骤S2中提取的几何特征和纹理特征输入到步骤S3中的深度学习模型，输出多标签分类结果；
步骤S1中，对所述原始甲状腺超声图像进行预处理的具体过程如下：
S11、对所述原始甲状腺超声图像进行结节边界的分割，根据医生在超声图像中的标记来确定结节的位置，然后使用图像标注软件labelme进行分割，分割之后保存成一个json文件，经过转换得到二进制mask图像，将二进制mask图像与原始甲状腺超声图像叠加之后得到包含结节的前景图；
S12、对所述原始甲状腺超声图像进行结节感兴趣区域的提取，将步骤S11中得到二进制mask图像，输入到OpenCV中查找图像轮廓的函数找到目标区域，得出结节最小外接矩阵的坐标点(x,y,w,h),然后对原始甲状腺超声图像自动裁剪；
步骤S4的具体过程如下：
S41、集成EfficientNet模型，通过迁移学习，将Efficientnet-B0在ImageNet上训练的权重应用到甲状腺结节超声图像上，将提取的ROI图像作为输入，尺寸大小设为128*128，输出多个第一一维向量；
S42、集成FPN网络模型，将分割后的mask二值图像和前景图像分别作为输入，尺寸大小设置为128*128，卷积核大小为3*3，从不同尺度提取特征，然后将两个输出拼接为第二一维向量；
S43、将集成EfficientNet模型输出的第一一维向量、提取的几何特征和纹理特征对应的七个第三一维向量、集成FPN网络模型输出的第二一维向量通过Concatenate函数进行特征融合之后的结果，输入到全连接层中输出多标签分类结果。
2.根据权利要求1所述的基于TI-RADS的集成深度学习多标签识别方法，其特征在于，步骤S2中，所述特征工程，是根据对所述原始甲状腺超声图像进行结节边界的分割后得到的mask二值图像提取的几何特征和使用灰度共生矩阵对前景图像提取的纹理特征。
3.根据权利要求2所述的基于TI-RADS的集成深度学习多标签识别方法，其特征在于：所述多标签分类包括成分、回声、边缘、强回声、形态，其中成分、回声、边缘、强回声是属于多分类，采用softmax函数进行分类，形态属于二分类，采用sigmoid函数进行分类。
4.根据权利要求3所述的基于TI-RADS的集成深度学习多标签识别方法，其特征在于：所述深度学习模型采用焦点损失作为损失函数，总的损失函数为：
Losstotal＝lossc+losse+losss+lossm+lossf；
其中，lossc,losse,losss,lossm,lossf分别代表成分、回声、形态、边缘、强回声每一类的损失。
5.根据权利要求1所述的基于TI-RADS的集成深度学习多标签识别方法，其特征在于：所述深度学习模型采用随机梯度下降法进行优化。
6.根据权利要求1-5任一项所述的基于TI-RADS的集成深度学习多标签识别方法，其特征在于：还包括对所述深度学习模型进行训练，取现有的采集到的原始甲状腺超声图像作为训练集，在进行步骤S1时，训练集中的原始甲状腺超声图像进行图像数量的增广，采用水平翻转，竖直翻转，亮度增强，颜色变换的方式，经过数据增广，将增广后的数据用于深度学习模型的训练。
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