CN117557883B - 基于病理对齐扩散网络的医疗多模态内容分析及生成方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于病理对齐扩散网络的医疗多模态内容分析及生成方法，将给定图像输入到融合检测模型中，以生成与给定图像相匹配的文本报告；所述融合检测模型的训练过程如下：S1：构建训练集，并将训练集中的图像输送到融合检测模型；S2：提取图像的图像特征；S3：将图像特征与不同粒度的病理信息进行对齐，获得对齐特征；S4：将对齐特征进行特征增强得到增强特征，将对齐特征和增强特征相加后进行归一化操作得到归一化特征，基于归一化特征指导文本生成，得到文本报告；该医疗多模态内容分析及生成方法，解决现有基于自回归式的方法容易出现的错误传播问题，提高生成报告的质量。

Description

基于病理对齐扩散网络的医疗多模态内容分析及生成方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及基于病理对齐扩散网络的医疗多模态内容分析及生成方法。
背景技术
放射学影像报告生成旨在从特定的临床放射学影像（例如胸部x光影像像）中自动生成自由文本描述，其中现有的方法大多采用传统的自回归方法，即使用基于Transformer的模型进行处理。然而，现有的自回归方法在生成文本时存在着错误传播问题，进而导致诊断不准确和关键病理信息的遗漏。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了基于病理对齐扩散网络的医疗多模态内容分析及生成方法，解决现有基于自回归式的方法容易出现的错误传播问题，提高生成报告的质量。
本发明提出的基于病理对齐扩散网络的医疗多模态内容分析及生成方法，将给定图像输入到融合检测模型中，以生成与给定图像相匹配的文本报告；
所述融合检测模型的训练过程如下：
S1：构建训练集，并将训练集中的图像输送到融合检测模型；
S2：提取图像的图像特征；
S3：将图像特征与不同粒度的病理信息进行对齐，获得对齐特征；
S31：利用基于Transformer的多标签分类器作为病理对齐器从图像特征中计算报告粒度对齐特征；
S32：利用基于Transformer的多标签分类器作为病理对齐器从图像特征中预测病理标签；
S33：计算病理标签的平均池化值，得到病理术语粒度对齐特征；
S34：将报告粒度对齐特征和病理术语粒度对齐特征相加并进行归一化操作，得到对齐特征；
S4：将对齐特征进行特征增强得到增强特征，将对齐特征和增强特征相加后进行归一化操作得到归一化特征，基于归一化特征指导文本生成，得到文本报告；
S5：将归一化特征输送到扩散网络中指导文本生成，得到文本报告。
进一步地，在步骤S4中，基于记忆网络将对齐特征进行特征增强得到增强特征，所述记忆网络中设置一个记忆矩阵，记忆矩阵由个记忆向量组成，，增强特征的生成过程为：
将对齐特征和记忆向量映射到相同的语义空间得到对齐特征向量和记忆特征向量；
计算对齐特征向量和记忆特征向量之间的相似度，并将相似度降序排列，选择前个记忆特征向量，并计算个记忆特征向量分别对应的权重；
将个记忆特征向量映射到与对齐特征具有相同维度的空间，得到映射特征；
将个映射特征加权相加得到增强特征。
进一步地，在步骤S4中，在扩散网络中基于归一化特征指导文本生成，得到文本报告，具体为：
将对齐特征和增强特征相加后进行归一化操作得到归一化特征；
基于视觉特征和加强后的特征，利用扩散解码器生成文本报告的终特征向量；
对终特征向量进行解码操作得到文本报告。
进一步地，对齐特征向量和记忆特征向量计算如下：
其中，与是两个可学习的矩阵参数；
相似度计算如下：
其中，为记忆特征向量的转置，表示对齐特征向量和记忆特征向量的维度；
个记忆特征向量分别对应的权重计算如下：
其中，表示记忆特征向量的个数；
映射特征生成如下：
其中，是一个可训练的矩阵参数；
增强特征生成如下：
其中，表示乘积。
进一步地，归一化特征计算如下：
其中，表示归一化，表示对齐特征，表示增强特征；
用高斯噪声初始化，表示第次迭代所产生的特征向量，并进行迭代降噪得到终特征向量：
其中，表示总迭代次数，表示在第次迭代所产生的特征向量，表示在第次迭代所产生的特征向量，表示第次迭代的噪声系数，表示第次迭代的噪声系数，是基于Transformer的扩散网络解码器，表示中间参量。
本发明提供的基于病理对齐扩散网络的医疗多模态内容分析及生成方法的优点在于：本发明结构中提供的基于病理对齐扩散网络的医疗多模态内容分析及生成方法，通过多粒度病理对齐模块进行报告粒度对齐以及病理术语粒度对齐，融合检测模型可以有效率地将放射图与相关报告和病理术语对齐，从而提高生成报告的质量；从而解决现有基于自回归式的方法容易出现的错误传播问题，提高生成报告的质量。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
图2为融合检测模型的训练流程图。
具体实施方式
下面，通过具体实施例对本发明的技术方案进行详细说明，在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。
如图1和2所示，本发明提出的基于病理对齐扩散网络的医疗多模态内容分析及生成方法，将给定图像输入到融合检测模型中，以生成与给定图像相匹配的文本报告；
所述融合检测模型包括依次连接的图像编码器、多粒度病理对齐模块、记忆网络和扩散网络；
所述融合检测模型的训练过程如下：
S1：构建训练集，并将训练集中的图像输送到融合检测模型。
S2：基于图像编码器提取图像的图像特征；
该图像编码器可以直接采用现有的编码器即可，以能实现对图像进行图像特征提取为准。
S3：基于多粒度病理对齐模块将图像特征与不同粒度的病理信息进行对齐，获得对齐特征；
其中，多粒度病理对齐模块包括报告粒度对齐和病理术语粒度对齐，分别编码报告粒度对齐特征和病理术语粒度对齐特征；步骤S3具体包括步骤S31至S34：
S31：利用基于Transformer的多标签分类器作为病理对齐器从图像特征中计算报告粒度对齐特征；
其中，表示病理提取器，是蕴含可能病理信息的向量，，是病理信息向量的总个数。
S32：利用基于Transformer的多标签分类器作为病理对齐器从图像特征中预测病理标签；
S33：计算病理标签的平均池化值，得到病理术语粒度对齐特征；
S34：将报告粒度对齐特征和病理术语粒度对齐特征相加并进行归一化操作，得到对齐特征；
S4：将对齐特征进行特征增强得到增强特征，将对齐特征和增强特征相加后进行归一化操作得到归一化特征，基于归一化特征指导文本生成，得到文本报告；
在步骤S4中，基于记忆网络将对齐特征进行特征增强得到增强特征，所述记忆网络中设置一个记忆矩阵，记忆矩阵由个记忆向量组成，，增强特征的生成过程为：
S41：将对齐特征和记忆向量映射到相同的语义空间得到对齐特征向量和记忆特征向量；
其中，与是两个可学习的矩阵参数。
S42：计算对齐特征向量和记忆特征向量之间的相似度，并将相似度降序排列，选择前个记忆特征向量，并计算个记忆特征向量分别对应的权重；
相似度计算如下：
其中，为记忆特征向量的转置，表示对齐特征向量和记忆特征向量的维度；
个记忆特征向量分别对应的权重计算如下：
其中，表示记忆特征向量的个数，表示所选中个记忆特征向量分别对应的相似度，中的为所选中的个记忆特征向量分别对应的相似度。
S43：将个记忆特征向量映射到与对齐特征具有相同维度的空间，得到映射特征；
映射特征生成如下：
其中，是一个可训练的矩阵参数。
S44：将个映射特征加权相加得到增强特征。
增强特征生成如下：
其中，表示乘积；
S45：将对齐特征和增强特征相加后进行归一化操作得到归一化特征，记忆矩阵增强后的特征生成如下：：
其中，表示归一化。
S5：将归一化特征输送到扩散网络中指导文本生成，得到文本报告；
S51：基于视觉特征和加强后的特征，利用扩散解码器生成文本报告的终特征向量；
用高斯噪声初始化，并进行迭代降噪得到终特征向量，表示第次迭代所产生的特征向量：
其中，表示总迭代次数，表示在第次迭代所产生的特征向量，表示在第次迭代所产生的特征向量，表示第次迭代的噪声系数，表示第次迭代的噪声系数，是基于Transformer的扩散网络解码器，表示中间参量，表示图像特征。
S52：对终特征向量进行解码操作得到文本报告：
其中，表示解码操作。
通过步骤S1至S5，通过多粒度病理对齐模块进行报告粒度对齐以及病理术语粒度对齐，融合检测模型可以有效率地将放射图与相关报告和病理术语对齐，从而提高生成报告的质量；从而解决现有基于自回归式的方法容易出现的错误传播问题，提高生成报告的质量。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.基于病理对齐扩散网络的医疗多模态内容分析及生成方法，其特征在于，将给定图像输入到融合检测模型中，以生成与给定图像相匹配的文本报告；
所述融合检测模型的训练过程如下：
S1：构建训练集，并将训练集中的图像输送到融合检测模型；
S2：提取图像的图像特征；
S3：将图像特征与不同粒度的病理信息进行对齐，获得对齐特征；
S31：利用基于Transformer的多标签分类器作为病理对齐器从图像特征中计算报告粒度对齐特征；
S32：利用基于Transformer的多标签分类器作为病理对齐器从图像特征中预测病理标签；
S33：计算病理标签的平均池化值，得到病理术语粒度对齐特征；
S34：将报告粒度对齐特征和病理术语粒度对齐特征相加并进行归一化操作，得到对齐特征；
S4：将对齐特征进行特征增强得到增强特征，将对齐特征和增强特征相加后进行归一化操作得到归一化特征；
S5：将归一化特征输送到扩散网络中指导文本生成，得到文本报告；
S51：基于视觉特征和归一化特征，利用扩散解码器生成文本报告的终特征向量；
用高斯噪声初始化，表示第次迭代所产生的特征向量，并进行迭代降噪得到终特征向量
其中，表示总迭代次数，表示在第次迭代所产生的特征向量，表示在第次迭代所产生的特征向量，表示第次迭代的噪声系数，表示第次迭代的噪声系数，是基于Transformer的扩散网络解码器，表示中间参量，表示图像特征；
S52：对终特征向量进行解码操作得到文本报告。
2.根据权利要求1所述的基于病理对齐扩散网络的医疗多模态内容分析及生成方法，其特征在于，在步骤S4中，基于记忆网络将对齐特征进行特征增强得到增强特征，所述记忆网络中设置一个记忆矩阵，记忆矩阵由个记忆向量组成，，增强特征的生成过程为：
将对齐特征和记忆向量映射到相同的语义空间得到对齐特征向量和记忆特征向量；
计算对齐特征向量和记忆特征向量之间的相似度，并将相似度降序排列，选择前个记忆特征向量，并计算个记忆特征向量分别对应的权重；
将个记忆特征向量映射到与对齐特征具有相同维度的空间，得到映射特征；
将个映射特征加权相加得到增强特征。
3.根据权利要求2所述的基于病理对齐扩散网络的医疗多模态内容分析及生成方法，其特征在于，对齐特征向量和记忆特征向量计算如下：
其中，与是两个可学习的矩阵参数；
相似度计算如下：
其中，为记忆特征向量的转置，表示对齐特征向量和记忆特征向量的维度；
个记忆特征向量分别对应的权重计算如下：
其中，表示记忆特征向量的个数，表示所选中个记忆特征向量分别对应的相似度；
映射特征生成如下：
其中，是一个可训练的矩阵参数；
增强特征生成如下：
其中，表示乘积。
4.根据权利要求1所述的基于病理对齐扩散网络的医疗多模态内容分析及生成方法，其特征在于，归一化特征计算如下：
其中，表示归一化，表示对齐特征，表示增强特征。
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