CN116630628B - 一种主动脉瓣钙化分割方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents

一种主动脉瓣钙化分割方法、系统、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种主动脉瓣钙化分割方法、系统、设备及存储介质，涉及主动脉钙化的分割，其目的在于解决现有技术中存在的主动脉瓣钙化分割的准确性较低的技术问题。其包括获取样本数据、构建并训练主动脉瓣钙化分割模型、以及主动脉瓣钙化实时分割，主动脉瓣钙化分割模型包括编码模块、解码模块、动态注意力模块和拓扑关系学习模块；编码模块的输出作为动态注意力模块、解码模块的输入，动态注意力模块的输出作为解码模块的输入，解码模块输出主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果，主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果也作为拓扑关系学习模块的输入。通过构建主动脉瓣和主动脉瓣钙化的拓扑关系，学习两者的拓扑信息，提高分割准确性。

Description

一种主动脉瓣钙化分割方法、系统、设备及存储介质
技术领域
本发明属于人工智能技术领域，涉及一种主动脉钙化的分割，尤其涉及一种主动脉瓣钙化分割方法、系统、设备及存储介质，更具体的是涉及一种基于拓扑关系学习的主动脉瓣钙化分割方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
钙化性主动脉瓣狭窄是一种常见老年心血管疾病，该病出现症状后病死率高，但目前尚无有效的医疗干预手段来延迟或阻止其进展。因此，因此，早诊、早治是降低心血管疾病发病率和死亡率的有效手段。多层螺旋CT（multidetector computed tomography,MDCT）技术具有无创、价格低廉、易于提供大量的有用信息的优点，目前是主动脉瓣钙化性狭窄诊断和评估的主要工具。相关研究显示钙化部位与严重程度是瓣叶形态学评估的重要方法，通过评估钙化部位可以预测瓣周漏的位置。因此准确分割在MDCT影像上分割主动脉瓣钙化病灶，可以帮助医生定位心血管疾病患者钙化部位以及进一步分析钙化的严重程度。
本项目能使临床医生摆脱主观因素(大量精细观察造成的疲劳、疏漏、经验不足等)影响，通过人工智能(Artificial intelligence, AI)，得到主动脉瓣和主动脉瓣钙化的所有预测，包括主动脉瓣的形状，主动脉瓣钙化的大小、位置、数量情况，能帮助医生对病灶进行更准确的判断。
随着深度学习技术在目标检测、图像分类及图像分割等领域取得突破性的进展，影像AI已成为新研究热点。目前，影像AI已成功应用于疾病的筛查、预测及诊断等领域。TERAMOT等使用深卷积神经网络开发了微观图像中的肺癌理自动分类模型，使71%的肺癌细胞得到正确分类，且分类正确的图像具有典型的细胞形态和排列。Ronneberger等人提出U-net 网络结构，其在小规模数据集下有良好的表现，更适合于医学图像的分割。在 U-net框架的基础上也衍生了许多在不同医学影像上表现优越的语义分割网络，包括 U-net++和3DU-net 等。
申请号为201580048971.6的发明专利申请就公开了一种用于分析主动脉瓣结构的图像以使得能够对主动脉瓣钙化进行评估的系统和方法。所述系统包括图像接口，所述图像接口用于获得所述主动脉瓣结构的所述图像，所述主动脉瓣结构包括主动脉瓣小叶和主动脉球。所述系统还包括分割子系统，所述分割子系统用于分割所述图像中的所述主动脉瓣结构，以获得所述主动脉瓣结构的分割。所述系统还包括识别子系统，所述识别子系统用于通过分析所述主动脉瓣结构的所述图像来识别所述主动脉瓣小叶上的钙化。所述系统还包括分析子系统，所述分析子系统被配置用于：通过分析所述主动脉瓣结构的所述分割来确定所述主动脉球的中心线；并且用于将所述钙化从主动脉球的所述中心线投影到所述主动脉球上，从而获得指示所述钙化在被投影到所述主动脉球上时的位置的投影。所述系统还包括输出单元，所述输出单元用于生成表示所述投影的数据。关于瓣膜置换之后的钙化的准确位置的所提供的信息例如可以有利地被用于有效地分析经导管主动脉瓣植入(TAVI)介入的瓣周泄漏，以针对TAVI流程评估患者的适合性。
申请号为202110586763.9的发明专利申请就公开了一种基于人工智能的主动脉结构图像自动分割方法，包括将标签图像进行分割、对不同通道的标签图像添加噪声并提取形态学梯度、对各解码阶段的多通道特征图像进行形态学特征提取、各阶段损失计算及总损失计算，以及最终完成网络参数的训练与优化等步骤。通过使用上述基于人工智能的图像处理方法，相比于目前已有的图像处理方法，可以去除明显的误分割区域，提升图像分割效果，对目标区域进行更精准分割，使分割不完全的区域更加完善，为之后的三维模型的建立提供了准确度更高的图像数据，有效提高了TAVR/TAVI术前评估的效率和精度。
但是，现有技术中，由于主动脉瓣钙化分割面临样本不平衡、边缘模糊、假阳性、假阴性等问题，致使主动脉瓣钙化分割的准确性较低，亟需对网络结构进行改进，提高主动脉瓣钙化分割的准确性。
发明内容
为解决现有技术中存在的主动脉瓣钙化分割的准确性较低的技术问题，本发明提供了一种主动脉瓣钙化分割方法、系统、设备及存储介质，通过构建主动脉瓣和主动脉瓣钙化的拓扑关系，能学习主动脉瓣钙化和主动脉瓣的拓扑信息，并利用主动脉瓣位置信息来约束主动脉瓣钙化的位置信息，从而提高主动脉瓣钙化分割的准确性。
为解决以上技术问题，本发明采用的技术方案如下：
一种主动脉瓣钙化分割方法，包括如下步骤：
步骤S1，获取样本数据
获取主动脉瓣图像样本数据及标签，标签包括主动脉瓣标签、主动脉瓣钙化标签；
步骤S2，构建主动脉瓣钙化分割模型
构建主动脉瓣钙化分割模型，主动脉瓣钙化分割模型包括编码模块、解码模块、动态注意力模块和拓扑关系学习模块；
编码模块的输出作为动态注意力模块、解码模块的输入，动态注意力模块的输出作为解码模块的输入，解码模块输出主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果，主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果也作为拓扑关系学习模块的输入；
步骤S3，训练主动脉瓣钙化分割模型
采用步骤S1获取的样本数据训练步骤S2构建的主动脉瓣钙化分割模型，得到成熟的主动脉瓣钙化分割模型；
步骤S4，主动脉瓣钙化实时分割
获取实时的主动脉瓣图像数据，并将实时的主动脉瓣图像数据输入成熟的主动脉瓣钙化分割模型，输出主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果。
进一步地，步骤S2中，编码模块包括四个下采样块，解码模块包括四个上采样块，四个下采样块分别与对称的上采样块跳跃连接；
四个下采样块的输出输入动态注意力模块，动态注意力模块输出动态注意力向量，四个下采样块输出的特征、动态注意力模块输出的动态注意力向量送入上采样块，并依次经四个上采样块进行上采样，最后一个上采样块的输出主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果；主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果输入拓扑关系学习模块。
更进一步地，动态注意力模块对四个下采样块输出的特征重构到以第下采样块特征一致并拼接得到多尺寸特征，多尺寸特征经过并列的三个分支；
第一个分支：多尺寸特征依次经过全局平均池化、全连接操作后，再经过二焦点曲线回归得到多尺寸特征全局池化注意力特征，最后再与下采样块输出的特征逐元素相乘，得到全局平均池化注意力向量；
第二个分支：多尺寸特征经过1×1×1的卷积后，再经过二焦点曲线回归得到局部注意力特征，最后再与下采样块输出的特征逐元素相乘，得到局部注意力向量；
第三个分支，多尺寸特征经过可形变卷积后，经过二焦点曲线回归得到全局注意力机制特征，再与下采样块输出的特征逐元素相乘得到全局注意力向量；
最后将第一个分支得到的全局平均池化注意力向量、第二个分支得到的局部注意力向量以及第三个分支得到的全局注意力向量逐元素相加，得到动态注意力向量。
进一步地，每个下采样块均包括两个有效卷积层和一个最大池化层，每个上采样块均包括两个有效卷积层和一个双线性插值层。
进一步地，步骤S3中，在训练主动脉瓣钙化分割模型时，网络设置学习率为0.001，学习率每经过30个学习迭代之后衰减十倍，卷积权值使用高斯分布初始化，训练批次设置为1，学习迭代次数为150，采用BP反馈传播算法来计算梯度并更新权值，网络学习针对每个批次更新一次参数，每一次迭代学习之后，主动脉瓣钙化分割模型判断分割的评价结果，如果当前误差小于上一个迭代的误差，就保存当前分割模型，然后继续训练，直到达到最大迭代次数。
更进一步地，在训练主动脉瓣钙化分割模型时，利用联合dice损失函数、交叉熵损失函数和拓扑先验损失函数来训练模型，保存评价指标最优的主动脉瓣钙化分割模型。
更进一步地，拓扑关系学习模块进行扑先验学习的具体方式为：
利用主动脉瓣钙化位于血管/>上这一特性，新建一个标签A和标签B，其中标签A=，标签B是除/>和/>之外的所有其他标签的联合；
利用空洞卷积将标签B的掩码像素扩大，找出扩大后的掩码与标签A的交点，得到标签A的邻域信息，反之得到标签B的邻域信息/>；
通过找到违反所需约束的关键像素对，并惩罚这些关键像素对，使得主动脉瓣钙化分割模型学习到更好的特征，所采用的拓扑先验损失函数为：
其中，为像素级损失函数，为Dice损失；/>为预测的多类别的分割图，/>为离散标签的真实分割图；/>为关键像素对；/>、/>分别为标签/>和标签/>的类掩码。
一种主动脉瓣钙化分割系统，包括：
样本数据获取模块，用于获取主动脉瓣图像样本数据及标签，标签包括主动脉瓣标签、主动脉瓣钙化标签；
主动脉瓣钙化分割模型构建模块，用于构建主动脉瓣钙化分割模型，主动脉瓣钙化分割模型包括编码模块、解码模块、动态注意力模块和拓扑关系学习模块；
编码模块的输出作为动态注意力模块、解码模块的输入，动态注意力模块的输出作为解码模块的输入，解码模块输出主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果，主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果也作为拓扑关系学习模块的输入；
主动脉瓣钙化分割模型训练模块，用于采用样本数据获取模块获取的样本数据训练主动脉瓣钙化分割模型构建模块构建的主动脉瓣钙化分割模型，得到成熟的主动脉瓣钙化分割模型；
主动脉瓣钙化实时分割模块，用于获取实时的主动脉瓣图像数据，并将实时的主动脉瓣图像数据输入成熟的主动脉瓣钙化分割模型，输出主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行上述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明中，通过构建主动脉瓣和主动脉瓣钙化的拓扑关系，利用拓扑关系约束整个网络的学习，能学习主动脉瓣钙化和主动脉瓣的拓扑信息，并利用主动脉瓣位置信息来约束主动脉瓣钙化的位置信息，降低分割模型存在的假阳性问题，从而提高主动脉瓣钙化分割的准确性。
2、本发明中，从多尺寸动态有效融合出发，提出了动态注意力模块，可以动态的融合不同尺寸的编码块特征，发掘利于主动脉瓣钙化分割的特征，增强对其的关注，提高分割的性能。
3、本发明中，对已完成训练的模型，可以快速通过自动化主动脉瓣钙化分割，实现狭窄的评估，节省了主动脉瓣标注的人力物力，为医生辅助诊断提供更强有力的依据。
附图说明
图1是本发明的流程示意图；
图2是本发明中主动脉瓣钙化分割模型的结构示意图。
图3是本发明中动态注意力模块架构图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的说明。本发明的实施方式包括但不限于下列实施例。
实施例1
本实施例提供一种主动脉瓣钙化分割方法，通过构建主动脉瓣和主动脉瓣钙化的拓扑关系，利用拓扑关系约束整个网络的学习，能学习主动脉瓣钙化和主动脉瓣的拓扑信息，并利用主动脉瓣位置信息来约束主动脉瓣钙化的位置信息，降低分割模型存在的假阳性问题，从而提高主动脉瓣钙化分割的准确性。如图1所示，具体包括如下步骤：
步骤S1，获取样本数据
获取主动脉瓣图像样本数据及标签，标签包括主动脉瓣标签、主动脉瓣钙化标签。
样本数据来自于四川大学华西医院的主动脉瓣医学图像，且每个主动脉瓣图像样本数据都由专业医生标注好标签，其中标签包括主动脉瓣标签、主动脉瓣钙化标签。此外，还对这些样本数据进行归一化处理、数据增广处理。在进行数据增广处理时，采用随机颠倒、随机旋转、随机对比度增强、颜色增强等预处理方法对主动脉瓣图像样本数据进行增广操作，增加训练样本数量，减少过拟合。
步骤S2，构建主动脉瓣钙化分割模型
构建主动脉瓣钙化分割模型，主动脉瓣钙化分割模型包括编码模块、解码模块、动态注意力模块和拓扑关系学习模块；
编码模块的输出作为动态注意力模块、解码模块的输入，动态注意力模块的输出作为解码模块的输入，解码模块输出主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果，主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果也作为拓扑关系学习模块的输入。
如图2所示，编码模块包括四个下采样块，每个下采样块均包括两个有效卷积层和一个最大池化层；解码模块包括四个上采样块，每个上采样块均包括两个有效卷积层和一个双线性插值层。此外，四个下采样块分别与对称的上采样块跳跃连接，四个下采样块、动态注意力模块和四个上采样块形成一个“U”形结构。
如图3所示，动态注意力模块对四个下采样块输出的特征重构到以第下采样块特征一致并拼接得到多尺寸特征，多尺寸特征经过并列的三个分支；
第一个分支：多尺寸特征依次经过全局平均池化、全连接操作后，再经过二焦点曲线回归得到多尺寸特征全局池化注意力特征，最后再与下采样块输出的特征逐元素相乘，得到全局平均池化注意力向量；
第二个分支：多尺寸特征经过1×1×1的卷积后，再经过二焦点曲线回归得到局部注意力特征，最后再与下采样块输出的特征逐元素相乘，得到局部注意力向量；
第三个分支，多尺寸特征经过可形变卷积后，经过二焦点曲线回归得到全局注意力机制特征，再与下采样块输出的特征逐元素相乘得到全局注意力向量；
最后将第一个分支得到的全局平均池化注意力向量、第二个分支得到的局部注意力向量以及第三个分支得到的全局注意力向量逐元素相加，得到动态注意力向量。
四个下采样块的输出输入动态注意力模块，动态注意力模块输出动态注意力向量，四个下采样块输出的特征、动态注意力模块输出的动态注意力向量送入上采样块，并依次经四个上采样块进行上采样，最后一个上采样块的输出主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果；主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果输入拓扑关系学习模块，拓扑关系学习模块学习主动脉瓣和主动脉瓣钙化的拓扑关系，并利用拓扑关系约束整个网络的学习。
步骤S3，训练主动脉瓣钙化分割模型
采用步骤S1获取的样本数据训练步骤S2构建的主动脉瓣钙化分割模型，得到成熟的主动脉瓣钙化分割模型。
在训练主动脉瓣钙化分割模型时，网络设置学习率为0.001，学习率每经过30个学习迭代之后衰减十倍，卷积权值使用高斯分布初始化，训练批次设置为1，学习迭代次数为150，采用BP反馈传播算法来计算梯度并更新权值，网络学习针对每个批次更新一次参数，每一次迭代学习之后，主动脉瓣钙化分割模型判断分割的评价结果，如果当前误差小于上一个迭代的误差，就保存当前分割模型，然后继续训练，直到达到最大迭代次数。
更进一步地，在训练主动脉瓣钙化分割模型时，利用联合dice损失函数、交叉熵损失函数和拓扑先验损失函数来训练模型，保存评价指标最优的主动脉瓣钙化分割模型。其中，联合dice损失函数计算两个分割样本之间相似度，利用交叉熵损失函数为两个样本中每个像素点分类的准确性。联合dice损失函数、交叉熵损失函数可采用现有的损失函数即可，本实施例并不在两者上进行有额外创新。
为了实现对主动脉瓣钙化的精确分割，本实施例创新性提出采用拓扑先验损失函数，从拓扑结构先验知识入手，进行训练。
更进一步地，拓扑关系学习模块进行扑先验学习的具体方式为：
先利用主动脉瓣钙化位于血管/>上这一特性，新建一个标签A和标签B，其中标签A=/>，标签B是除/>和/>之外的所有其他标签的联合；
再利用空洞卷积将标签B的掩码像素扩大，找出扩大后的掩码与标签A的交点，得到标签A的邻域信息，反之得到标签B的邻域信息/>；
最后通过找到违反所需约束的关键像素对，并惩罚这些关键像素对，使得主动脉瓣钙化分割模型学习到更好的特征，所采用的拓扑先验损失函数为：
其中，为像素级损失函数，为Dice损失；/>为预测的多类别的分割图，/>为离散标签的真实分割图；/>为关键像素对；/>、/>分别为标签/>和标签/>的类掩码。
步骤S4，主动脉瓣钙化实时分割
获取实时的主动脉瓣图像数据，并将实时的主动脉瓣图像数据输入成熟的主动脉瓣钙化分割模型，输出主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果。
实施例2
本实施例提供一种主动脉瓣钙化分割方法，通过构建主动脉瓣和主动脉瓣钙化的拓扑关系，利用拓扑关系约束整个网络的学习，能学习主动脉瓣钙化和主动脉瓣的拓扑信息，并利用主动脉瓣位置信息来约束主动脉瓣钙化的位置信息，降低分割模型存在的假阳性问题，从而提高主动脉瓣钙化分割的准确性。如图1所示，具体包括如下步骤：
样本数据获取模块，用于获取主动脉瓣图像样本数据及标签，标签包括主动脉瓣标签、主动脉瓣钙化标签。
样本数据来自于四川大学华西医院的主动脉瓣医学图像，且每个主动脉瓣图像样本数据都由专业医生标注好标签，其中标签包括主动脉瓣标签、主动脉瓣钙化标签。此外，还对这些样本数据进行归一化处理、数据增广处理。在进行数据增广处理时，采用随机颠倒、随机旋转、随机对比度增强、颜色增强等预处理方法对主动脉瓣图像样本数据进行增广操作，增加训练样本数量，减少过拟合。
主动脉瓣钙化分割模型构建模块，用于构建主动脉瓣钙化分割模型，主动脉瓣钙化分割模型包括编码模块、解码模块、动态注意力模块和拓扑关系学习模块；
编码模块的输出作为动态注意力模块、解码模块的输入，动态注意力模块的输出作为解码模块的输入，解码模块输出主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果，主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果也作为拓扑关系学习模块的输入。
如图2所示，编码模块包括四个下采样块，每个下采样块均包括两个有效卷积层和一个最大池化层；解码模块包括四个上采样块，每个上采样块均包括两个有效卷积层和一个双线性插值层。此外，四个下采样块分别与对称的上采样块跳跃连接，四个下采样块、动态注意力模块和四个上采样块形成一个“U”形结构。
如图3所示，动态注意力模块对四个下采样块输出的特征重构到以第下采样块特征一致并拼接得到多尺寸特征，多尺寸特征经过并列的三个分支；
第一个分支：多尺寸特征依次经过全局平均池化、全连接操作后，再经过二焦点曲线回归得到多尺寸特征全局池化注意力特征，最后再与下采样块输出的特征逐元素相乘，得到全局平均池化注意力向量；
第二个分支：多尺寸特征经过1×1×1的卷积后，再经过二焦点曲线回归得到局部注意力特征，最后再与下采样块输出的特征逐元素相乘，得到局部注意力向量；
第三个分支，多尺寸特征经过可形变卷积后，经过二焦点曲线回归得到全局注意力机制特征，再与下采样块输出的特征逐元素相乘得到全局注意力向量；
最后将第一个分支得到的全局平均池化注意力向量、第二个分支得到的局部注意力向量以及第三个分支得到的全局注意力向量逐元素相加，得到动态注意力向量。
四个下采样块的输出输入动态注意力模块，动态注意力模块输出动态注意力向量，四个下采样块输出的特征、动态注意力模块输出的动态注意力向量送入上采样块，并依次经四个上采样块进行上采样，最后一个上采样块的输出主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果；主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果输入拓扑关系学习模块，拓扑关系学习模块学习主动脉瓣和主动脉瓣钙化的拓扑关系，并利用拓扑关系约束整个网络的学习。
主动脉瓣钙化分割模型训练模块，用于采用样本数据获取模块获取的样本数据训练主动脉瓣钙化分割模型构建模块构建的主动脉瓣钙化分割模型，得到成熟的主动脉瓣钙化分割模型。
在训练主动脉瓣钙化分割模型时，网络设置学习率为0.001，学习率每经过30个学习迭代之后衰减十倍，卷积权值使用高斯分布初始化，训练批次设置为1，学习迭代次数为150，采用BP反馈传播算法来计算梯度并更新权值，网络学习针对每个批次更新一次参数，每一次迭代学习之后，主动脉瓣钙化分割模型判断分割的评价结果，如果当前误差小于上一个迭代的误差，就保存当前分割模型，然后继续训练，直到达到最大迭代次数。
更进一步地，在训练主动脉瓣钙化分割模型时，利用联合dice损失函数、交叉熵损失函数和拓扑先验损失函数来训练模型，保存评价指标最优的主动脉瓣钙化分割模型。其中，联合dice损失函数计算两个分割样本之间相似度，利用交叉熵损失函数为两个样本中每个像素点分类的准确性。联合dice损失函数、交叉熵损失函数可采用现有的损失函数即可，本实施例并不在两者上进行有额外创新。
为了实现对主动脉瓣钙化的精确分割，本实施例创新性提出采用拓扑先验损失函数，从拓扑结构先验知识入手，进行训练。
更进一步地，拓扑关系学习模块进行扑先验学习的具体方式为：
先利用主动脉瓣钙化位于血管/>上这一特性，新建一个标签A和标签B，其中标签A=/>，标签B是除/>和/>之外的所有其他标签的联合；
再利用空洞卷积将标签B的掩码像素扩大，找出扩大后的掩码与标签A的交点，得到标签A的邻域信息，反之得到标签B的邻域信息/>；
最后通过找到违反所需约束的关键像素对，并惩罚这些关键像素对，使得主动脉瓣钙化分割模型学习到更好的特征，所采用的拓扑先验损失函数为：
其中，为像素级损失函数，为Dice损失；/>为预测的多类别的分割图，/>为离散标签的真实分割图；/>为关键像素对；/>、/>分别为标签/>和标签/>的类掩码。
主动脉瓣钙化实时分割模块，用于获取实时的主动脉瓣图像数据，并将实时的主动脉瓣图像数据输入成熟的主动脉瓣钙化分割模型，输出主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果。
实施例3
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行主动脉瓣钙化分割方法的步骤。
其中，所述计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机设备可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。
所述存储器至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或D界面显示存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器可以是所述计算机设备的内部存储单元，例如该计算机设备的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器也可以是所述计算机设备的外部存储设备，例如该计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，所述存储器还可以既包括所述计算机设备的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器常用于存储安装于所述计算机设备的操作系统和各类应用软件，例如所述主动脉瓣钙化分割方法的程序代码等。此外，所述存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
所述处理器在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器通常用于控制所述计算机设备的总体操作。本实施例中，所述处理器用于运行所述存储器中存储的程序代码或者处理数据，例如运行所述主动脉瓣钙化分割方法的程序代码。
实施例4
一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行主动脉瓣钙化分割方法的步骤。
其中，所述计算机可读存储介质存储有界面显示程序，所述界面显示程序可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的主动脉瓣钙化分割方法的步骤。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器或者网络设备等)执行本申请实施例所述主动脉瓣钙化分割方法。
如上即为本发明的实施例。上述实施例以及实施例中的具体参数仅是为了清楚表述发明人的发明验证过程，并非用以限制本发明的专利保护范围，本发明的专利保护范围仍然以其权利要求书为准，凡是运用本发明的说明书及附图内容所作的等同结构变化，同理均应包含在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种主动脉瓣钙化分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，获取样本数据
获取主动脉瓣图像样本数据及标签，标签包括主动脉瓣标签、主动脉瓣钙化标签；
步骤S2，构建主动脉瓣钙化分割模型
构建主动脉瓣钙化分割模型，主动脉瓣钙化分割模型包括编码模块、解码模块、动态注意力模块和拓扑关系学习模块；
编码模块的输出作为动态注意力模块、解码模块的输入，动态注意力模块的输出作为解码模块的输入，解码模块输出主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果，主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果也作为拓扑关系学习模块的输入；
步骤S3，训练主动脉瓣钙化分割模型
采用步骤S1获取的样本数据训练步骤S2构建的主动脉瓣钙化分割模型，得到成熟的主动脉瓣钙化分割模型；
步骤S4，主动脉瓣钙化实时分割
获取实时的主动脉瓣图像数据，并将实时的主动脉瓣图像数据输入成熟的主动脉瓣钙化分割模型，输出主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果；
动态注意力模块对四个下采样块输出的特征重构到以第下采样块特征一致并拼接得到多尺寸特征，多尺寸特征经过并列的三个分支；
第一个分支：多尺寸特征依次经过全局平均池化、全连接操作后，再经过二焦点曲线回归到多尺寸特征全局池化注意力特征，最后再与下采样块输出的特征逐元素相乘，得到全局平均池化注意力向量；
第二个分支：多尺寸特征经过1×1×1的卷积后，再经过二焦点曲线回归得到局部注意力特征，最后再与下采样块输出的特征逐元素相乘，得到局部注意力向量；
第三个分支，多尺寸特征经过可形变卷积后，经过二焦点曲线回归得到全局注意力机制特征，再与下采样块输出的特征逐元素相乘得到全局注意力向量；
最后将第一个分支得到的全局平均池化注意力向量、第二个分支得到的局部注意力向量以及第三个分支得到的全局注意力向量逐元素相加，得到动态注意力向量；
拓扑关系学习模块进行扑先验学习的具体方式为：
利用主动脉瓣钙化位于血管/>上这一特性，新建一个标签A和标签B，其中标签A=/>，标签B是除/>和/>之外的所有其他标签的联合；
利用空洞卷积将标签B的掩码像素扩大，找出扩大后的掩码与标签A的交点，得到标签A的邻域信息，反之得到标签B的邻域信息/>；
通过找到违反所需约束的关键像素对，并惩罚这些关键像素对，使得主动脉瓣钙化分割模型学习到更好的特征，所采用的拓扑先验损失函数为：
其中，为像素级损失函数，为Dice损失；/>为预测的多类别的分割图，/>为离散标签的真实分割图；/>为关键像素对；/>、/>分别为标签/>和标签/>的类掩码。
2.如权利要求1所述的一种主动脉瓣钙化分割方法，其特征在于：步骤S2中，编码模块包括四个下采样块，解码模块包括四个上采样块，四个下采样块分别与对称的上采样块跳跃连接；
四个下采样块的输出输入动态注意力模块，动态注意力模块输出动态注意力向量，四个下采样块输出的特征、动态注意力模块输出的动态注意力向量送入上采样块，并依次经四个上采样块进行上采样，最后一个上采样块的输出主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果；主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果输入拓扑关系学习模块。
3.如权利要求2所述的一种主动脉瓣钙化分割方法，其特征在于：每个下采样块均包括两个有效卷积层和一个最大池化层，每个上采样块均包括两个有效卷积层和一个双线性插值层。
4.如权利要求1所述的一种主动脉瓣钙化分割方法，其特征在于：步骤S3中，在训练主动脉瓣钙化分割模型时，网络设置学习率为0.001，学习率每经过30个学习迭代之后衰减十倍，卷积权值使用高斯分布初始化，训练批次设置为1，学习迭代次数为150，采用BP反馈传播算法来计算梯度并更新权值，网络学习针对每个批次更新一次参数，每一次迭代学习之后，主动脉瓣钙化分割模型判断分割的评价结果，如果当前误差小于上一个迭代的误差，就保存当前分割模型，然后继续训练，直到达到最大迭代次数。
5.如权利要求4所述的一种主动脉瓣钙化分割方法，其特征在于：在训练主动脉瓣钙化分割模型时，利用联合dice损失函数、交叉熵损失函数和拓扑先验损失函数来训练模型，保存评价指标最优的主动脉瓣钙化分割模型。
6.一种主动脉瓣钙化分割系统，其特征在于，包括：
样本数据获取模块，用于获取主动脉瓣图像样本数据及标签，标签包括主动脉瓣标签、主动脉瓣钙化标签；
主动脉瓣钙化分割模型构建模块，用于构建主动脉瓣钙化分割模型，主动脉瓣钙化分割模型包括编码模块、解码模块、动态注意力模块和拓扑关系学习模块；
编码模块的输出作为动态注意力模块、解码模块的输入，动态注意力模块的输出作为解码模块的输入，解码模块输出主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果，主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果也作为拓扑关系学习模块的输入；
主动脉瓣钙化分割模型训练模块，用于采用样本数据获取模块获取的样本数据训练主动脉瓣钙化分割模型构建模块构建的主动脉瓣钙化分割模型，得到成熟的主动脉瓣钙化分割模型；
主动脉瓣钙化实时分割模块，用于获取实时的主动脉瓣图像数据，并将实时的主动脉瓣图像数据输入成熟的主动脉瓣钙化分割模型，输出主动脉瓣分割结果、主动脉瓣钙化分割结果；
动态注意力模块对四个下采样块输出的特征重构到以第下采样块特征一致并拼接得到多尺寸特征，多尺寸特征经过并列的三个分支；
第一个分支：多尺寸特征依次经过全局平均池化、全连接操作后，再经过二焦点曲线回归到多尺寸特征全局池化注意力特征，最后再与下采样块输出的特征逐元素相乘，得到全局平均池化注意力向量；
第二个分支：多尺寸特征经过1×1×1的卷积后，再经过二焦点曲线回归得到局部注意力特征，最后再与下采样块输出的特征逐元素相乘，得到局部注意力向量；
第三个分支，多尺寸特征经过可形变卷积后，经过二焦点曲线回归得到全局注意力机制特征，再与下采样块输出的特征逐元素相乘得到全局注意力向量；
最后将第一个分支得到的全局平均池化注意力向量、第二个分支得到的局部注意力向量以及第三个分支得到的全局注意力向量逐元素相加，得到动态注意力向量；
拓扑关系学习模块进行扑先验学习的具体方式为：
利用主动脉瓣钙化位于血管/>上这一特性，新建一个标签A和标签B，其中标签A=/>，标签B是除/>和/>之外的所有其他标签的联合；
利用空洞卷积将标签B的掩码像素扩大，找出扩大后的掩码与标签A的交点，得到标签A的邻域信息，反之得到标签B的邻域信息/>；
通过找到违反所需约束的关键像素对，并惩罚这些关键像素对，使得主动脉瓣钙化分割模型学习到更好的特征，所采用的拓扑先验损失函数为：
其中，为像素级损失函数，为Dice损失；/>为预测的多类别的分割图，/>为离散标签的真实分割图；/>为关键像素对；/>、/>分别为标签/>和标签/>的类掩码。
7.一种计算机设备，其特征在于：包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于：存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。
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