CN113034451A - 一种基于深度学习的胸部dr图像识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于深度学习的胸部DR图像识别方法，主要包括：DICOM图像数据矫正处理以及异物检测。其中DICOM图像数据矫正处理以适应不同机型、不同拍摄参数和图像质量的DR影像；异物检测环节设计了适用于不同大小异物检出的目标检测网络，对矫正处理后的DICOM图像进行计算，以得到异物所在的区域及类别。本发明采用深度神经网络，自动从图像中提取多尺度的特征用于异物的检测，避免了手动从图像中提取特定的特征，从而使本算法不依赖待检测异物的图形学特征，极大的增加了本算法的适应性，而图像矫正处理阶段有效的降低了不同设备生成的不同质量的DR影像对检测结果的影像，增大了本算法的适用范围。
Description
技术领域
本发明涉及图像识别领域，具体涉及一种基于深度学习的胸部DR图像识别方法及装置等。
背景技术
胸部X线检查是诊断肺部和心脏疾病的的关键技术，是体检筛查肺部疾病的主要手段，如肺炎、肿块结节、气胸、肋骨骨折、心影增大等等。数字化X线摄影DR(DigitalRadiography)是在X线成像系统的基础上，利用计算机数字化处理，使模拟视频信号经过采样、模/数转换后直接进入计算机中进行存储、分析和保存。DR影像具有较高的分辨率，图像锐利度好，细节显示清楚。但是，在拍摄DR影像的过程中，由于种种原因，一些异物如纽扣、拉链、项链等也被拍摄到DR影像中。这些异物通常会对医生的阅片造成干扰——大的异物可能会遮挡住病灶，从而增加漏诊的概率；小的异物如小纽扣等会被误认为是肿块结节等，从而增加误诊的概率。因此，在胸部DR影像上，异物的检测定位能提醒阅片医生，降低甚至避免异物对阅片的干扰。
目前胸部DR影像上的异物检测算法可以分为两大类：(1)传统的图形学处理方法。这类方法采用图形学中的边缘检测算法对DR影像进行处理，提取图像中物体的边缘，然后采用霍夫变换(Hough Transform)来检测识别图像中出现的各种几何形状，如圆形和椭圆等等。这类异物检测方法十分依赖待检测异物的形状特征，如纽扣的圆形特征等，对于其他不规则形状异物的检测效果往往不尽人意。(2)经典的机器学习方法。这类方法先采用传统方法手动从图像中逐像素的提取特征，然后再使用机器学习学习中的分类算法如邻近算法kNN、支持向量机SVM等对每个像素点处的特征进行分类，来决定该像素点是否属于异物物体。这类异物检测方法往往十分依赖传统特征提取方法的选取以及异物的图形学特征，对于各式各样的异物不具有普适性。
发明内容
针对以上问题，本发明提出了一种基于深度学习的胸部DR图像识别方法及装置，来更好的定位DR影像中的异物。
本发明提供了一种基于深度学习的胸部DR图像识别方法，包括：
1)DICOM图像数据矫正处理，所述矫正处理为将DR图像的灰度值统一化；
2)异物检测，搭建适用于不同大小异物检出的目标检测网络，对矫正后的DICOM图像进行计算，以得到异物所在的区域及类别。
在一些实施方式中，所述灰度值统一化方法为：将DR影像的灰度值截断在以窗位为中心，以窗宽为长度的区间里，线性的将窗口区间映射到目标区间；
在一些具体的实施方式中，所述目标区间为[0，255]。
在一些实施方式中，对于缺失窗宽或窗位信息的DICOM，直接对其图像的灰度值进行线性映射，将灰度值的最小和最大值分别映射到目标区间的最小和最大值。
在一些实施方式中，所述DICOM图像数据矫正处理还包括对DR影像进行尺寸标准化处理。
在一些实施方式中，所述标准化预处理为将图像保持宽高比按较小边缩放到600-800(优选800)，如果其较大边超过1333，保持宽高比按较大边缩放到1333。
在一些实施方式中，所述目标检测网络为Faster-RCNN目标检测网络。
在一些优选的实施方式中，为使Faster-RCNN网络更好适应异物检测，进行如下操作：统计DR影像中异物的尺寸，据此重设anchor大小和宽高比；在候选区域和RoI区域的回归中，采用结合smooth-L1损失和giou损失的方式替代传统smooth-L1损失，使预测框更贴合待检测的异物。
本发明还提供一种基于深度学习的胸部DR图像识别系统，其特征在于，包括如下模块：
1)DICOM图像数据矫正模块；
2)异物检测模块；
所述图像矫正模块将DR图像的灰度值统一化，具体执行为将DR影像的灰度值截断在以窗位为中心，以窗宽为长度的区间里，线性的将窗口区间映射到目标区间；
在一些优选的实施方式中，对于缺失窗宽或窗位信息的DICOM，直接对其图像的灰度值进行线性映射，将灰度值的最小和最大值分别映射到目标区间的最小和最大值；
所述异物检测模块搭建适用于不同大小异物检出的目标检测网络，对矫正后的DICOM图像进行计算，以得到异物所在的区域及类别。
在一些实施方式中，所述目标检测网络为Faster-RCNN目标检测网络。
在一些优选的实施方式中，为使Faster-RCNN网络更好适应异物检测，进行如下操作：统计DR影像中异物的尺寸，据此重设anchor大小和宽高比；在候选区域和RoI区域的回归中，采用结合smooth-L1损失和giou损失的方式替代传统smooth-L1损失，使预测框更贴合待检测的异物。
本发明提供了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于实现所述的方法。
本发明提供了一种基于深度学习的胸部DR图像识别装置，包括：至少一个存储器，用于存储程序；至少一个处理器，用于加载所述程序以执行所述的方法。
本发明的有益技术效果：
1)本发明采用深度神经网络，自动从图像中提取多尺度的特征用于异物的检测，避免了手动从图像中提取特定的特征，从而使本算法不依赖待检测异物的图形学特征，极大的增加了本算法的适应性。
3)图像矫正处理阶段有效的降低了不同设备生成的不同质量的DR影像对检测结果的影像，增大了本算法的适用范围。
附图说明
图1.算法流程图
图2.网络结构示意图
图3.特征金字塔FPN示意图
图4.检测效果图
图5.检测效果图
图6.检测效果图
具体实施方式
下面将结合附图对本发明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。
以下术语或定义仅仅是为了帮助理解本发明而提供。这些定义不应被理解为具有小于本领域技术人员所理解的范围。
除非在下文中另有定义，本发明具体实施方式中所用的所有技术术语和科学术语的含义意图与本领域技术人员通常所理解的相同。虽然相信以下术语对于本领域技术人员很好理解，但仍然阐述以下定义以更好地解释本发明。
如本发明中所使用，术语“包括”、“包含”、“具有”、“含有”或“涉及”为包含性的(inclusive)或开放式的，且不排除其它未列举的元素或方法步骤。术语“由…组成”被认为是术语“包含”的优选实施方案。如果在下文中某一组被定义为包含至少一定数目的实施方案，这也应被理解为揭示了一个优选地仅由这些实施方案组成的组。
在提及单数形式名词时使用的不定冠词或定冠词例如“一个”或“一种”，“所述”，包括该名词的复数形式。
本发明中的术语“大约”、“大体”表示本领域技术人员能够理解的仍可保证论及特征的技术效果的准确度区间。该术语通常表示偏离指示数值的±10％，优选±5％。
此外，说明书和权利要求书中的术语第一、第二、第三、(a)、(b)、(c)以及诸如此类，是用于区分相似的元素，不是描述顺序或时间次序必须的。
应理解，如此应用的术语
在适当的环境下可互换，并且本发明描述的实施方案能以不同于本发明描述或举例说明的其它顺序实施。
主要通过阶段一模型训练以及阶段二模型预测两个阶段来实现定位DR影像中的异物。
模型训练包括在采集的异物数据样本上训练一个性能最佳的深度网络。模型预测阶段使用训练好的模型在新的胸部DR影像上检测异物。
实施例1方法设计
为了使胸部DR中的异物检测具有普适性，本发明提出了一种基于深度学习的胸部DR图像识别方法，主要包括：DICOM图像获取、图像矫正处理、异物检测。具体如图1所示。
DICOM图像矫正处理。由于市面上的DR机型多样，拍摄后处理参数各不相同，成像质量差异较大，造成不同DR影像具有不同的灰度值范围。如果直接使用DR影像原始的灰度值作为输入，将不利于后续深度学习网络的训练和预测。因此，需要将DR影像的灰度值统一化，使不同的DR影像具有比较一致的灰度值范围。具体的灰度值统一化方法为：将DR影像的灰度值截断在以窗位为中心，以窗宽为长度的区间(本发明称之为窗口区间)里，然后线性的将窗口区间映射到目标区间，如[0,255]等。对于有些缺失窗宽或窗位信息的DICOM，本发明直接对其图像的灰度值进行线性映射，将灰度值的最小和最大值分别映射到目标区间的最小和最大值。这样，DR影像的灰度值就全部被映射到了一个统一的范围里。同时，为了应对不同DR影像尺寸差异较大的问题，本发明还对DR影像进行了尺寸标准化处理。具体做法是：将图像保持宽高比按较小边缩放到800，此时如果其较大边超过了1333，就保持宽高比按较大边缩放到1333。这样，用作深度学习网络输入的DR影像的尺寸就保持了大致上一致。
异物检测。在该阶段，本发明使用以特征金字塔网络(FPN)为骨干网络(backbone)的Faster-RCNN网络来进行异物的检测。Faster-RCNN网络包含三个部分：骨干网络(backbone)，用来提取图像的特征；候选区域网络(RPN)，用来生成一些可能包含待检测异物的候选区域；分类和回归网络，用来对候选区域进行分类(即是否是异物和是哪种类型的异物)以及微调候选区域以便更精确的定位异物(网络结构图如图2所示)。
由于异物大小、形态差异较大，对检测任务带来了一定程度上的挑战，本发明采用特征金字塔网络来提取和整合多尺度的信息，以提高检测算法的鲁棒性。特征金字塔网络结构利用了神经网络内在的多尺度信息，将多个多尺度的信息进行了融合，还能针对异物的特点适应性调整检测框的分布。其中浅层的网络更关注细节信息，高层的网络更关注语义信息，语义信息可以帮助本发明准确的检测出目标，细节信息则可以在一定程度上提升检测的精度，特征金字塔示意图如图3所示。同时，为了使Faster-RCNN网络更好的适应异物检测这一场景，本发明统计了DR影像中异物的尺寸，并据此重新设计了anchor的大小和宽高比，以便anchor能更好的覆盖影像中的异物，从而在训练过程中加速模型的收敛。最后，在候选区域和RoI区域的回归中，本发明采用结合smooth-L1损失和giou损失的方式来替代传统的smooth-L1损失，使得预测框更加贴合待检测的异物。
实施例2临床样本检测
1)样本采集
本发明手动收集10000例正位胸部DR影像，其中5000例含有异物，另外5000例不含异物。在含有异物的影像上，本发明用矩形框手动的标出异物的位置，并给其一个类别标签。然后本发明按照8:1:1的比例随机的将上述数据分为训练集、验证集和测试集，并使每个数据集中含有异物和不含异物的影像数目相同。本发明将在训练集上训练模型，用验证集来挑选性能最好的模型权重，最后在验证集上验证模型的性能，以确认模型有足够的泛化性。
2)矫正处理图像
对于含有窗宽窗位信息的DICOM，本发明将DR影像的灰度值截断在窗口区间里，然后线性的将窗口区间映射到目标区间[0,255]；对于有些缺失窗宽或窗位信息的DICOM，本发明直接对其图像的灰度值进行线性映射，将灰度值的最小和最大值分别映射到0和255。然后，本发明将图像保持宽高比按较小边缩放到800，此时如果其较大边超过了1333，就保持宽高比按较大边缩放到1333。
3)训练模型
本发明搭建一个以FPN为骨干网络的Faster-RCNN网络。在训练集上，本发明采用批量随机梯度下降方法(batch-SGD)优化模型的参数。在训练的过程中，本发明通过对输入图像的随机翻转、随机旋转、随机亮度变换和随机对比度变换等方式来进行数据扩充，以增加模型的鲁棒性。通常，本发明训练200到300轮，并每隔5轮保存一次模型的参数和评估模型在验证集上的性能。模型训练完以后，本发明挑选出在验证集上性能最佳的模型参数作为模型的最终参数。最后，本发明测试一下模型在测试集上的性能，以确保模型具有足够的泛化性。
4)模型预测
本发明使用训练好的模型在新的胸部DR影像上检测异物。首先加载并固定模型的参数。然后，将待检测的DR影像按照阶段一中的矫正处理步骤(2)进行矫正处理，并将结果输入网络，得到一系列的预测。最后，挑选出置信分数大于0.5的预测作为模型的最终预测。图4、图5以及图6是采用本发明的模型进行的预测示意图，从图片检测结果可见，本发明方法能够有效应用于胸部DR影像中的异物图像识别，且效果显著，优势明显。
本发明通过上述实施例来说明本发明的工艺方法，但本发明并不局限于上述工艺步骤，即不意味着本发明必须依赖上述工艺步骤才能实施。所属技术领域的技术人员应该明了，对本发明的任何改进，对本发明所选用原料的等效替换及辅助成分的添加、具体方式的选择等，均落在本发明的保护范围和公开范围之内。
Claims (10)
1.一种基于深度学习的胸部DR图像识别方法，其特征在于，包括：
1)DICOM图像数据矫正处理，所述矫正处理为将DR图像的灰度值统一化；
2)异物检测，搭建适用于不同大小异物检出的目标检测网络，对矫正后的DICOM图像进行计算，以得到异物所在的区域及类别。
2.如权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述灰度值统一化方法为：将DR影像的灰度值截断在以窗位为中心，以窗宽为长度的区间里，线性的将窗口区间映射到目标区间；优选的，所述目标区间为[0，255]。
3.如权利要求2所述的图像识别方法，其特征在于，对于缺失窗宽或窗位信息的DICOM，直接对其图像的灰度值进行线性映射，将灰度值的最小和最大值分别映射到目标区间的最小和最大值。
4.如权利要求1-3任一权利要求所述的图像识别方法，其特征在于，还包括对DR影像进行尺寸标准化处理。
5.如权利要求4所述的图像识别方法，其特征在于，所述标准化预处理为将图像保持宽高比按较小边缩放到600-800(优选800)，如果其较大边超过1333，保持宽高比按较大边缩放到1333。
6.如权利要求1-5任一所述的图像识别方法，其特征在于，所述目标检测网络为Faster-RCNN目标检测网络。
7.如权利要求6所述的图像识别方法，其特征在于，为使Faster-RCNN网络更好适应异物检测，进行如下操作：统计DR影像中异物的尺寸，据此重设anchor大小和宽高比；在候选区域和RoI区域的回归中，采用结合smooth-L1损失和giou损失的方式替代传统smooth-L1损失，使预测框更贴合待检测的异物。
8.一种基于深度学习的胸部DR图像识别系统，其特征在于，包括如下模块：
1)DICOM图像数据矫正模块；
2)异物检测模块；
所述1)图像矫正模块将DR图像的灰度值统一化，具体执行为：将DR影像的灰度值截断在以窗位为中心，以窗宽为长度的区间里，线性的将窗口区间映射到目标区间；优选的，对于缺失窗宽或窗位信息的DICOM，直接对其图像的灰度值进行线性映射，将灰度值的最小和最大值分别映射到目标区间的最小和最大值；
所述2)异物检测模块搭建适用于不同大小异物检出的目标检测网络，对矫正后的DICOM图像进行计算，以得到异物所在的区域及类别。
9.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，其特征在于，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种基于深度学习的胸部DR图像识别装置，其特征在于，包括：至少一个存储器，用于存储程序；至少一个处理器，用于加载所述程序以执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
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2021
- 2021-03-15 CN CN202110273187.2A patent/CN113034451A/zh active Pending
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