CN113920063A - 一种医学病灶图像分析系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种医学病灶图像分析系统，属于医学影像处理领域，包括：标记模块，用于对原始医学数据进行打标，得到打标源数据以及对应的标签组，标签组包括对应于病灶类别的第一标签以及对应于病灶属性的第二标签；数据整合模块，用于按照训练任务对不同的打标源数据以及对应的标签组进行整合，得到训练数据集；模型训练模块，用于根据一预设的训练模式对训练数据集进行训练，得到训练模型；病灶分析模块，用于根据训练模型对待检测的原始医学数据进行分析。本发明的有益效果在于：将打标、整合、训练、分析一体化，简化了打标的过程，实现不同数据源整合训练，数据分析可视化，降低医学科研人员使用深度学习研发医学病灶的难度。

Description

一种医学病灶图像分析系统
技术领域
本发明涉及医学影像处理领域，尤其涉及一种医学病灶图像分析系统。
背景技术
随着科技水平的提高，医疗水平也显著增长，在对病患进行诊治时，可通过核磁共振仪和计算机X线断层摄影机(简称CT机)对病患的病灶部位进行显影，使得医护人员可通过扫描设备扫描，实现病患体内的影像观测，以此做出诊治判断。
然而，现有技术中用于图像分析的深度学习平台存在无法整合不同数据，无法进行多任务打标，或者打标繁琐的问题，并且其性能分析还不完善，隐私保护程度低，操作繁琐且操作难度过高，不适合医学科研工作者使用，因此针对以上问题，迫切需要设计出一种医学病灶图像分析系统，以满足实际使用的需要。
发明内容
为了解决以上技术问题，本发明提供了一种医学病灶图像分析系统。
本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案实现：
本发明提供一种医学病灶图像分析系统，包括：
一标记模块，用于对原始医学数据进行打标，得到打标源数据以及对应的标签组，所述标签组包括对应于病灶类别的第一标签以及对应于病灶属性的第二标签；
一数据整合模块，连接所述标记模块，用于按照训练任务对不同的所述打标源数据以及对应的所述标签组进行整合，得到训练数据集；
一模型训练模块，连接所述数据整合模块，用于根据一预设的训练模式对所述训练数据集进行训练，得到训练模型；
一病灶分析模块，连接所述模型训练模块，用于根据所述训练模型对待检测的原始医学数据进行分析，得到分析结果，并输出。
优选地，所述标记模块包括：
一标签单元，用于预置有二级标签，所述二级标签包括所述第一标签和所述第二标签；
一打标单元，连接所述标签单元，用于根据预置的所述二级标签对所述医学数据进行打标，得到所述标签信息。
优选地，所述标记模块还包括：
一自定义单元，连接所述标签单元，用于对所述二级标签进行自定义。
优选地，还包括：
模式选择单元，连接所述打标单元，所述模式选择单元中预置有多种标记模式，多种标记模式包括分割模式、检测模式、分类模式、视频模式，用以选择打标的模式；
所述打标单元根据选择的所述标记模式进行打标。
优选地，所述数据整合模块包括：
一任务接收单元，用于接收需要整合成的数据集任务，所述训练任务包括所述数据集任务；
一整合单元，连接所述任务接收单元，用于根据所述数据集任务确定所使用到的不同的所述打标源数据以及对应的所述标签组进行整合。
优选地，所述数据集任务所使用的所述标签组为单一的标签组。
优选地，所述预设的训练模式包括本地训练模式；
所述模型训练模块包括：
本地训练单元，用于根据本地的所述训练数据集进行本地训练，得到所述训练模型。
优选地，所述预设的训练模式包括联邦训练模式；
所述模型训练模块包括：
联邦训练单元，用于根据本地的所述训练数据集和一服务器平台上的训练数据集进行联邦训练，得到所述训练模型。
优选地，所述系统连接所述服务器平台和一第三方平台，所述第三方平台与所述服务器平台和所述系统进行数据交互，所述服务器平台和所述系统进行数据交互；
所述第三方平台包括：
一下发单元，用于下发一公钥至所述系统和所述服务器平台；
一计算单元，用于接收所述模型训练模块发送的损失，根据所述损失计算总梯度值，将解密后的所述总梯度值发送给所述系统和所述服务器平台；
所述服务器平台接收所述公钥后与所述系统通过加密的方式进行交互，并计算梯度值；以及根据所述标签组计算所述损失，将计算得到的所述损失发送给所述第三方平台；
所述联邦训练单元用于接收所述公钥后与所述服务器平台通过加密的方式进行交互，并计算梯度值；以及根据所述第三方平台发送的所述总梯度值更新所述训练模型的参数，迭代计算直至损失函数收敛。
本发明的有益效果在于：
本发明通过构建一套新型的系统，将数据打标，数据整合，数据训练，数据分析一体化，简化打标系统，实现不同数据源整合训练，数据分析可视化，充分保护用户隐私，简化科研步骤，降低了医学科研人员使用深度学习框架研发医学病灶的难度，简化了操作的流程，提高了医疗数据打标的效率。
附图说明
图1为本发明中，一种医学病灶图像分析系统的结构框图；
图2为本发明中，打标过程的流程示意图；
图3为本发明中，数据整合过程的流程示意图；
图4为本发明中，本地训练过程的流程示意图；
图5为本发明中，联邦训练过程的流程示意图；
图6为本发明中，医学病灶图像分析的流程示意图。
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作出创造性劳动的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。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
本发明提供一种医学病灶图像分析系统，属于医学影像处理领域，如图1-6所示，包括：
一标记模块1，用于对原始医学数据进行打标，得到打标源数据以及对应的标签组，标签组包括对应于病灶类别的第一标签以及对应于病灶属性的第二标签；
一数据整合模块2，连接标记模块1，用于按照训练任务对不同的打标源数据以及对应的标签组进行整合，得到训练数据集；
一模型训练模块3，连接数据整合模块2，用于根据一预设的训练模式对训练数据集进行训练，得到训练模型；
一病灶分析模块4，连接模型训练模块3，用于根据训练模型对待检测的原始医学数据进行分析，得到分析结果，并输出。
具体的，在本实施例中，标记模块1提供可自定义二级标签，一级标签对应于病灶类别，二级标签对应于病灶属性，对原始的医学数据进行打标可以得到打标源数据SourceData，原始的医学数据可以是视频，也可以是图片；数据整合模块2将不同的打标源数据按照需要和训练种类进行整合，由此得到训练数据集Train Data；模型训练模块3对训练数据集进行训练得到训练模型，优选的，模型训练模块3支持两种训练模式，一种是直接使用本地训练数据集Train Data进行本地训练得到训练模型，另一种是采用联邦学习机制，将本地数据和服务器端数据一起训练，最后从服务器下载训练好的训练模型；病灶分析模块4使用模型对病灶推测诊断，得到分析结果，并可视化的显示在显示屏上。
作为优选的实施方式，标记模块1包括：
一标签单元11，用于预置有二级标签，二级标签包括第一标签和第二标签；
一打标单元12，连接标签单元11，用于根据预置的二级标签对医学数据进行打标，得到标签信息。
作为优选的实施方式，标记模块1还包括：
一自定义单元13，连接标签单元11，用于对二级标签进行自定义。
作为优选的实施方式，还包括：
模式选择单元(图中未示出)，连接打标单元11，模式选择单元中预置有多种标记模式，多种标记模式包括分割模式、检测模式、分类模式、视频模式，用以选择打标的模式；
打标单元11根据选择的标记模式进行打标。
具体的，在本实施例中，首先可以根据需要通过自定义单元13制作相关病灶的标签组，每一个标签组一般有两级，第一级为部位标签，第二级为部位病灶的属性标签。例如，某甲状腺结节的一级标签为内膜，二级标签为该内膜下的四大属性，分别为横纵切，回声，表面，回声均匀性。然后在打标过程中，分割模式为勾选出病灶的轮廓，并对该轮廓选择合适的标签，例如属于内膜，回声为均匀；检测模式为画出一个矩形框；分类模式下可以对病灶位置勾勒轮廓或者画框再对其选择一级标签或者二级标签；视频模式下可对直接对整个视频选择需要的标签。
作为优选的实施方式，数据整合模块2包括：
一任务接收单元21，用于接收需要整合成的数据集任务，训练任务包括数据集任务；
一整合单元22，连接任务接收单元21，用于根据数据集任务确定所使用到的不同的打标源数据以及对应的标签组进行整合。
作为优选的实施方式，数据集任务所使用的标签组为单一的标签组。
具体的，在本实施例中，数据整合模块2是用于将不同批次、不同人员、不同标签组下的打标进行归纳整合成训练数据集。优选的，先确定需要整合成的数据集任务，数据集任务分为图像分类，图像检测，图像分割，视频分类，然后确定需要使用的原始数据集和任务所使用的单一标签组。
作为优选的实施方式，预设的训练模式包括本地训练模式；
模型训练模块3包括：
本地训练单元，用于根据本地的训练数据集进行本地训练，得到训练模型。
作为优选的实施方式，预设的训练模式包括联邦训练模式；
模型训练模块3包括：
联邦训练单元，用于根据本地的训练数据集和一服务器平台上的训练数据集进行联邦训练，得到训练模型。
作为优选的实施方式，系统连接服务器平台和一第三方平台，第三方平台与服务器平台和系统进行数据交互，服务器平台和系统进行数据交互；
第三方平台包括：
一下发单元，用于下发一公钥至系统和服务器平台；
一计算单元，用于接收模型训练模块3发送的损失，根据损失计算总梯度值，将解密后的总梯度值发送给系统和服务器平台；
服务器平台接收公钥后与系统通过加密的方式进行交互，并计算梯度值；以及根据标签组计算损失，将计算得到的损失发送给第三方平台；
联邦训练单元用于接收公钥后与服务器平台通过加密的方式进行交互，并计算梯度值；以及根据第三方平台发送的总梯度值更新训练模型的参数，迭代计算直至损失函数收敛。
具体的，在本实施例中，联邦训练过程中，首先找到一个安全可信的第三方平台，例如对双方可见的阿里公信平台；第三方平台把公钥发给系统所在的客户端平台和服务器平台；系统和服务器平台之间以加密形式交互，用于计算梯度的中间结果；系统和服务器平台分别基于加密的梯度值进行计算，同时服务器平台根据其标签数据计算损失，并把结果汇总给第三方平台。第三方平台通过汇总结果计算总梯度值并将其解密；第三方平台将解密后的梯度分别回传给系统和服务器平台，系统和服务器平台根据梯度更新各自模型的参数；迭代上述步骤直至损失函数收敛，这样就完成了整个训练过程。
本发明的有益效果在于：
本发明通过构建一套新型的系统，将数据打标，数据整合，数据训练，数据分析一体化，来简化打标系统，实现不同数据源整合训练，数据分析可视化，充分保护用户隐私，简化科研步骤，降低了医学科研人员使用深度学习框架研发医学病灶的难度，简化了操作的流程，提高了医疗数据打标的效率。
以上所述仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种医学病灶图像分析系统，其特征在于，包括：
一标记模块，用于对原始医学数据进行打标，得到打标源数据以及对应的标签组，所述标签组包括对应于病灶类别的第一标签以及对应于病灶属性的第二标签；
一数据整合模块，连接所述标记模块，用于按照训练任务对不同的所述打标源数据以及对应的所述标签组进行整合，得到训练数据集；
一模型训练模块，连接所述数据整合模块，用于根据一预设的训练模式对所述训练数据集进行训练，得到训练模型；
一病灶分析模块，连接所述模型训练模块，用于根据所述训练模型对待检测的原始医学数据进行分析，得到分析结果，并输出。
2.根据权利要求1所述的一种医学病灶图像分析系统，其特征在于，所述标记模块包括：
一标签单元，用于预置有二级标签，所述二级标签包括所述第一标签和所述第二标签；
一打标单元，连接所述标签单元，用于根据预置的所述二级标签对所述医学数据进行打标，得到所述标签信息。
3.根据权利要求2所述的一种医学病灶图像分析系统，其特征在于，所述标记模块还包括：
一自定义单元，连接所述标签单元，用于对所述二级标签进行自定义。
4.根据权利要求2所述的一种医学病灶图像分析系统，其特征在于，还包括：
模式选择单元，连接所述打标单元，所述模式选择单元中预置有多种标记模式，多种标记模式包括分割模式、检测模式、分类模式、视频模式，用以选择打标的模式；
所述打标单元根据选择的所述标记模式进行打标。
5.根据权利要求1所述的一种医学病灶图像分析系统，其特征在于，所述数据整合模块包括：
一任务接收单元，用于接收需要整合成的数据集任务，所述训练任务包括所述数据集任务；
一整合单元，连接所述任务接收单元，用于根据所述数据集任务确定所使用到的不同的所述打标源数据以及对应的所述标签组进行整合。
6.根据权利要求1所述的一种医学病灶图像分析系统，其特征在于，所述数据集任务所使用的所述标签组为单一的标签组。
7.根据权利要求1所述的一种医学病灶图像分析系统，其特征在于，所述预设的训练模式包括本地训练模式；
所述模型训练模块包括：
本地训练单元，用于根据本地的所述训练数据集进行本地训练，得到所述训练模型。
8.根据权利要求1所述的一种医学病灶图像分析系统，其特征在于，所述预设的训练模式包括联邦训练模式；
所述模型训练模块包括：
联邦训练单元，用于根据本地的所述训练数据集和一服务器平台上的训练数据集进行联邦训练，得到所述训练模型。
9.根据权利要求8所述的一种医学病灶图像分析系统，其特征在于，所述系统连接所述服务器平台和一第三方平台，所述第三方平台与所述服务器平台和所述系统进行数据交互，所述服务器平台和所述系统进行数据交互；
所述第三方平台包括：
一下发单元，用于下发一公钥至所述系统和所述服务器平台；
一计算单元，用于接收所述模型训练模块发送的损失，根据所述损失计算总梯度值，将解密后的所述总梯度值发送给所述系统和所述服务器平台；
所述服务器平台接收所述公钥后与所述系统通过加密的方式进行交互，并计算梯度值；以及根据所述标签组计算所述损失，将计算得到的所述损失发送给所述第三方平台；
所述联邦训练单元用于接收所述公钥后与所述服务器平台通过加密的方式进行交互，并计算梯度值；以及根据所述第三方平台发送的所述总梯度值更新所述训练模型的参数，迭代计算直至损失函数收敛。
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