CN115994887B - 一种基于动态锚点的医学图像密集目标分析方法 - Google Patents

一种基于动态锚点的医学图像密集目标分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于动态锚点的医学图像密集目标分析方法，采集多张图片作为网络模型的训练数据，每张图片均包括多个目标，人工标注每个目标的中心坐标，并估算每张图片中目标的平均像素大小S；对于宽W高H的图片，采用间隔为S/2的锚点，生成预设锚点集合，记为{Pi}；通过网络模型进行迭代训练，并计算网络模型的损失函数；最小化损失函数优化网络模型；通过优化过的网络模型对目标进行检测。模型中增加了锚点尺度估计分支，对于使得锚点不再固定不变，适应了不同目标尺度下的密集目标的检测。

Description

一种基于动态锚点的医学图像密集目标分析方法
技术领域
本发明涉及目标检测技术领域，具体的为：一种基于动态锚点的医学图像密集目标分析方法。
背景技术
在妇科疾病的诊疗中，对一些人体组织的成像分析成了重要的手段，图像中往往存在密集的目标，对这些目标进行定性和定量的分析，往往关系着疾病的诊断结果。如何从医学图像数据中挖掘出有用信息,对医学图像识别带来巨大的挑战。
深度学习是机器学习的一个新领域,传统的机器学习方法不能有效地挖掘到医学图像中蕴含的丰富信息,而深度学习通过模拟人脑建立分层模型,具有强大的自动特征提取、复杂模型构建以及高效的特征表达能力,更重要的是深度学习方法能从像素级的原始数据中逐级提取从底层到高层的特征,这为解决医学图像识别面临的新问题提供了新思路。
面对医学图像中非常常规的密集目标图像，常规的目标检测方法往往是通过回归目标框的方式，给出目标检测的结果。这种方式存在的问题是建立训练数据的时候，标注数据非常的繁琐，需要把目标一个个的标注出来；而且，为了使得模型具有相应的泛化能力，往往还需要标注不同尺度下的目标图像，而这些图像，对于人类来说，都是高度相似的，这样对于数据标注人员来说，非常不友好。
发明内容
发明目的：针对上述现有技术，提出一种基于动态锚点的医学图像密集目标分析方法
一种基于动态锚点的医学图像密集目标分析方法，包括以下步骤：
1)采集多张图片作为网络模型的训练数据，每张图片均包括多个目标，人工标注每个目标的中心坐标，并估算每张图片中目标的平均像素大小S；
2)对于宽W高H的图片，采用间隔为S/2的锚点，生成预设锚点集合，记为{Pi}；
3)通过网络模型进行迭代训练，并计算网络模型的损失函数L；
4)最小化损失函数L优化网络模型；
5)通过优化过的网络模型对目标进行检测。
优选的，步骤3)中：网络模型为yolov5，网络模型的损失函数L的计算公式为：
L＝αLscl+βLreg+γLcls
Lscl＝|S0-S|
Lreg＝Distance(p,pa)
其中：Lscl为目标尺度回归的损失函数；Lreg为网络模型的输出点p和目标点pa的距离；Lcls目标分类的损失函数，S0为输出。
优选的，步骤3)中：在训练时，每次迭代优化进行2次反向计算：第一次使用预设的初始锚点计算整个网络模型的输出，记录锚点尺度估计分支输出So，计算损失并进行反向优化；第二次使用So/2作为锚点间隔生成锚点集合{Pi}，再进行计算损失并反向优化，经过多次迭代获得优化后的网络模型。
优选的，步骤5)中：在使用网络模型进行目标检测的时候，需要进行2次前向计算：第一次使用预设的初始锚点计算整个网络模型的输出，记录锚点尺度估计分支输出So；第二次使用So/2作为锚点间隔生成锚点集合{Pi}，进行计算，获得目标坐标和置信度输出。
有益效果：本发明使用动态的坐标锚点代替了传统的目标框锚点，相应的，检测的输出只是一个个目标的中心点。虽然没有输出目标的边界框，但是对于该场景下的医学分析来说，得到的目标的坐标和位置已经足够了。同时模型中增加了锚点尺度估计分支，对于使得锚点不再固定不变，适应了不同目标尺度下的密集目标的检测。
具体实施方式
下面对本发明做更进一步的解释。
一种基于动态锚点的医学图像密集目标分析方法，包括以下步骤：
1)采集多张图片作为网络模型的训练数据，每张图片均包括多个目标，人工标注每个目标的中心坐标，并估算每张图片中目标的平均像素大小S；
2)对于宽W高H的图片，采用间隔为S/2的锚点，生成预设锚点集合，记为{Pi}
3)通过网络模型进行迭代训练，并计算网络模型的损失函数L；
4)最小化损失函数L优化网络模型；
5)通过优化过的网络模型对目标进行检测。
步骤3)中：网络模型为yolov5，网络模型的损失函数L的计算公式为：
L＝αLscl+βLreg+γLcls
Lscl＝|S0-S|
Lreg＝Distance(p,pa)
其中：Lscl为目标尺度回归的损失函数；Lreg为网络模型的输出点p和目标点pa的距离；Lcls目标分类的损失函数，S0为输出。
步骤3)中：在训练时，每次迭代优化进行2次反向计算：第一次使用预设的初始锚点计算整个网络模型的输出，记录锚点尺度估计分支输出So，计算损失并进行反向优化；第二次使用So/2作为锚点间隔生成锚点集合{Pi}，再进行计算损失并反向优化，经过多次迭代获得优化后的网络模型。
步骤5)中：在使用网络模型进行目标检测的时候，需要进行2次前向计算：第一次使用预设的初始锚点计算整个网络模型的输出，记录锚点尺度估计分支输出So；第二次使用So/2作为锚点间隔生成锚点集合{Pi}，进行计算，获得目标坐标和置信度输出。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种基于动态锚点的医学图像密集目标分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)采集多张图片作为网络模型的训练数据，每张图片均包括多个目标，人工标注每个目标的中心坐标，并估算每张图片中目标的平均像素大小S；
2)对于宽W高H的图片，采用间隔为S/2的锚点，生成预设锚点集合，记为{Pi}；
3)通过网络模型进行迭代训练，并计算网络模型的损失函数L；
4)最小化损失函数L优化网络模型；
5)通过优化过的网络模型对目标进行检测；
步骤3)中：网络模型采用yolov5，网络模型的损失函数L的计算公式为：
L＝αLscl+βLreg+γLcls
Lscl＝|S0-S|
Lreg＝Distance(p,pa)
其中：Lscl为目标尺度回归的损失函数；Lreg为网络模型的输出点p和目标点pa的距离；Lcls目标分类的损失函数，α、β、γ为权重参数，S0为尺度估计分支的输出；
步骤3)中：在训练时，每次迭代优化进行2次反向计算：第一次使用预设的初始锚点计算整个网络模型的输出，记录锚点尺度估计分支输出S0，计算损失并进行反向优化；第二次使用S0/2作为锚点间隔生成锚点集合{Pi}，再进行计算损失并反向优化，经过多次迭代获得优化后的网络模型；
步骤5)中：在使用网络模型进行目标检测的时候，进行2次前向计算：第一次使用预设的初始锚点计算整个网络模型的输出，记录锚点尺度估计分支输出S0；第二次使用S0/2作为锚点间隔生成锚点集合{Pi}，进行计算，获得目标坐标和置信度输出。
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