专利汇可以提供一种自动识别鼻咽癌原发肿瘤的方法及装置专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及 图像处理 领域,提供一种自动识别鼻咽癌原发 肿瘤 的方法及装置,该方法包括将Mask RCNN深度语义分割网络中的骨干网络采用ResNeXt152网络,并将语义分割分支的预测类别定义为三类;利用预处理后的多个磁共振三维图像训练该深度语义分割网络,其输出包括:包含肿瘤区域的矩形框的四个端点的 像素 位置 信息、矩形框为肿瘤区域的概率、矩形框内每个像素属于原发肿瘤区域的概率;将待识别磁共振三维图像输入该深度语义分割网络,得到每个像素属于原发肿瘤区域的概率;该方法通过 深度学习 方法,利用Mask RCNN的网络架构并对其进行改进,能有效提高预测的准确度和模型的泛化能 力 。,下面是一种自动识别鼻咽癌原发肿瘤的方法及装置专利的具体信息内容。
1.一种自动识别鼻咽癌原发肿瘤的方法,其特征在于,包括:
将Mask RCNN深度语义分割网络中的骨干网络采用ResNeXt152网络,并将语义分割分支的预测类别定义为三类,所述预测类别分别为像素属于非肿瘤区域的概率、像素属于肿瘤区域边界的概率及像素属于肿瘤区域内部的概率;
利用预处理后的多个磁共振三维图像训练所述Mask RCNN深度语义分割网络,所述Mask RCNN深度语义分割网络的输出包括:包含肿瘤区域的矩形框的四个端点的像素位置信息、所述矩形框为肿瘤区域的概率、以及所述矩形框内每个像素属于原发肿瘤区域的概率;
将待识别磁共振三维图像输入训练后的所述Mask RCNN深度语义分割网络,得到待识别磁共振三维图像中每个像素属于原发肿瘤区域的概率。
2.根据权利要求1所述的自动识别鼻咽癌原发肿瘤的方法,其特征在于,对多个所述磁共振三维图像均进行预处理的步骤包括:截取所述磁共振三维图像中的感兴趣区域、下采样、灰度值归一化处理和高斯平滑处理。
3.根据权利要求2所述的自动识别鼻咽癌原发肿瘤的方法,其特征在于,对多个所述磁共振三维图像均进行预处理的具体步骤如下:
以20为阈值将所述磁共振三维图像转化为二值图像,计算转化后的磁共振三维图像在z轴上的每个二维图像的所有像素的总和、并绘制曲线,取所述曲线中的第一个极小值点作为人体颈部的分割线,并取人体颈部以上的图像作为感兴趣区域;
对所述二维图像进行下采样,使所述二维图像在x方向和y方向上的相邻两像素间距离分别为1mm;
对下采样后的二维图像的灰度值进行归一化:计算所述二维图像的直方图,截取直方图的3%分位数作为新的最小值min、截取直方图的97%分位数作为新的最大值max,通过下式计算窗宽w和窗位c,
w=max-min
c=min+0.5*w
再通过下式把每个像素的灰度值映射至[0,255]区间内,
x=0 if x
其中,x为像素的灰度值;
对进行归一化后的二维图像进行高斯平滑去噪处理。
4.根据权利要求2所述的自动识别鼻咽癌原发肿瘤的方法,其特征在于,在对所述磁共振三维图像进行预处理后还包括:
提取预处理后的磁共振三维图像中每个像素的SIFT特征和纹理特征,并将所述SIFT特征与所述纹理特征结合,得到每个像素总的特征;
对每个像素总的特征进行筛选,得到与肿瘤相关的特征集;
利用所述特征集计算预处理后的磁共振三维图像中每个像素的特征,并利用所述每个像素的特征训练随机森林模型;随机森林模块的输入为像素的特征、输出为像素属于原发肿瘤区域的概率;
将待识别磁共振三维图像中像素的特征输入训练后的随机森林模型,得到待识别磁共振三维图像中每个像素属于原发肿瘤区域的概率;获取所述Mask RCNN深度语义分割网络得到的待识别磁共振三维图像中每个像素属于原发肿瘤区域的概率,与所述随机森林模型得到的待识别磁共振三维图像中每个像素属于原发肿瘤区域的概率的平均值,将所述平均值作为每个像素属于原发肿瘤区域的新概率,以得到概率图。
5.根据权利要求4所述的自动识别鼻咽癌原发肿瘤的方法,其特征在于,还包括:
利用所述特征集对待识别磁共振三维图像进行初分割,生成不同的像素块;
将每个所述像素块内所有像素的特征的平均值作为所述像素块的特征,并采用Graph Cut算法对所述待识别磁共振三维图像进行分割,以识别每个所述像素块是否属于原发肿瘤区域;
对于所述概率图中处于原发肿瘤区域边界处的像素,若所述像素所属的像素块被识别为原发肿瘤区域,则将所述像素所属的像素块内所有的像素标记为肿瘤区域;反之,则将所述像素所属的像素块内所有的像素标记为非肿瘤区域。
6.根据权利要求4所述的自动识别鼻咽癌原发肿瘤的方法,其特征在于,所述提取预处理后的磁共振三维图像中每个像素的SIFT特征和纹理特征的步骤包括:
利用三维SIFT特征描述子提取预处理后磁共振三维图像中每个像素的SIFT特征;
取不同的滤波尺寸和滤波方向产生的多个Gabor核函数对预处理后的磁共振三维图像在z轴上的每个二维图像进行卷积,得到每个像素的多个纹理特征,其中Gabor核函数的表达式为:
x′=x cos(θ)+y sin(θ)
y′=y cos(θ)-x sin(θ)
其中,x、y表示二维图像中每个像素的坐标位置;x’、y’表示每个像素以滤波方向旋转后的坐标位置;σ为滤波尺寸;θ为滤波方向;λ为余弦函数的波长;ψ为余弦函数的相位;γ为空间纵横比,表示滤波的椭圆度。
7.根据权利要求4所述的自动识别鼻咽癌原发肿瘤的方法,其特征在于,所述对每个像素总的特征进行筛选,得到与肿瘤相关的特征集的步骤包括:
计算每个特征与预测类别中像素属于肿瘤区域内部的概率的互信息IM,得到每个特征与预测类别中像素属于肿瘤区域内部的概率的相关性;
根据所述相关性对所有特征进行排序,取相关性最大的特征加入特征集;
依次取相关性次大的特征加入特征集,并用下式计算P值,
P=D-0.1*R
其中,P为特征集与预测类别中像素属于肿瘤区域内部的概率的相关性;D为特征集与预测类别中像素属于肿瘤区域内部的概率的相关性的平均值;R为特征集中每两个特征的相关性的平均值;|N|为特征集中的特征个数;c为预测类别中像素属于肿瘤区域内部的概率;fi是第i个特征;fj是第j个特征;
直至向特征集中加入相关性次大的特征后,P值减少,则剔除所述相关性次大的特征,取目前特征构成的特征集为与肿瘤相关的特征集。
8.根据权利要求5所述的自动识别鼻咽癌原发肿瘤的方法,其特征在于,利用所述特征集对待识别磁共振三维图像进行初分割,生成不同的像素块的步骤包括:
S601,设定待识别磁共振三维图像分为k个像素块,则初始化的种子点为k个;
S602,对每个种子点在内的3×3×3区域,用下式计算所述3×3×3区域内每个像素点的梯度值,选择梯度值最小的点作为新的种子点;
G(x,y,z)=∑x′,y′,z′∈δ(x-x′)2+(y-y′)2+(z-z′)2
其中,G为梯度值,δ为某个种子点在内的3×3×3区域,(x,y,z)是某个种子点的坐标,(x’,y’,z’)是该种子点3×3×3区域内其余的26个点。
S603,对每个种子点周围2S×2S×2S区域内的每个像素点,用下式计算每个像素点与种子点的距离度量:
其中,D为某个像素点与种子点的距离度量;dc为某个像素点与种子点的特征的平方差;
ds为某个像素点与种子点的距离; M是待识别磁共振三维图像中像素的
个数;k是特征中的第k个值;m为权重参数;(xi,yi,zi)为种子点的坐标;(xj,yj,zj)为2S×2S×2S区域内像素点i的坐标;fi,k为第i个像素的特征中的第k项;fj,k为第j个像素的特征中的第k项;
S604,由于每个像素点会被至少一个种子点计算距离度量,选择与所述像素点距离度量最小的种子点作为所述像素点的聚类中心;
S605,取同一聚类中心中所有像素点的坐标的平均值作为最新的种子点;
S606,重复进行步骤S602至S605,直到每个聚类中心不再发生变化为止,则属于同一聚类中心的所有像素为一个像素块。
9.一种自动识别鼻咽癌原发肿瘤的装置,其特征在于,包括:
构建机构,用于将Mask RCNN深度语义分割网络中的骨干网络采用ResNeXt152网络,并将语义分割分支的预测类别定义为三类,所述预测类别分别为像素属于非肿瘤区域的概率、像素属于肿瘤区域边界的概率及像素属于肿瘤区域内部的概率;
训练机构,用于利用多个磁共振三维图像训练所述Mask RCNN深度语义分割网络,所述Mask RCNN深度语义分割网络的输出包括:包含肿瘤区域的矩形框的四个端点的像素位置信息、所述矩形框为肿瘤区域的概率、以及所述矩形框内每个像素属于原发肿瘤区域的概率;
识别机构,用于将待识别磁共振三维图像输入训练后的所述Mask RCNN深度语义分割网络,得到待识别磁共振三维图像中每个像素属于原发肿瘤区域的概率。
10.非暂态计算机可读存储介质,其特征在于,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至8任一所述的自动识别鼻咽癌原发肿瘤的方法。
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