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[發(fā)明專(zhuān)利]基于聯(lián)合征象的乳腺X射線(xiàn)影像分析方法和裝置在審

專(zhuān)利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202010147809.2 申請(qǐng)日: 2020-03-05
公開(kāi)(公告)號(hào): CN111325743A 公開(kāi)(公告)日: 2020-06-23
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 王楚然;剛亞棟;張番棟;張笑春;俞益洲;王亦洲 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: 北京深睿博聯(lián)科技有限責(zé)任公司;杭州深睿博聯(lián)科技有限公司
主分類(lèi)號(hào): G06T7/00 分類(lèi)號(hào): G06T7/00
代理公司: 北京天方智力知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11719 代理人: 谷成
地址: 102209 北京市昌平區(qū)北*** 國(guó)省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書(shū): 查看更多 說(shuō)明書(shū): 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 聯(lián)合 征象 乳腺 射線(xiàn) 影像 分析 方法 裝置
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種基于聯(lián)合征象的乳腺X射線(xiàn)影像分析方法,其特征在于,包括:

獲取病灶區(qū)域;

基于預(yù)訓(xùn)練的特征提取模型提取乳腺X射線(xiàn)影像的病灶區(qū)域圖像特征;

將所述病灶區(qū)域圖像特征輸入到病灶類(lèi)型圖模型中以得到病灶類(lèi)型表征向量;

根據(jù)所述病灶區(qū)域圖像特征結(jié)合所述病灶類(lèi)型圖模型得到的病灶類(lèi)型進(jìn)行特征變換處理以獲取病灶的確定類(lèi)型,將所述病灶區(qū)域圖像特征輸入到與所述確定類(lèi)型對(duì)應(yīng)的具體征象圖模型,其中,所述具體征象圖模型包括多個(gè)征象節(jié)點(diǎn),所述多個(gè)征象節(jié)點(diǎn)中至少兩個(gè)征象節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)用于表征相關(guān)度的連接線(xiàn)連接;

獲取所述具體征象圖模型輸出的圖像征象特征;以及

將所述圖像征象特征和所述提取的病灶圖像特征進(jìn)行融合處理以獲得融合特征,將所述融合特征輸入良惡性分類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以獲取分析結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述病灶區(qū)域圖像特征結(jié)合所述病灶類(lèi)型圖模型得到的病灶類(lèi)型進(jìn)行特征變換處理以獲取病灶的確定類(lèi)型包括:

根據(jù)所述病灶區(qū)域圖像特征進(jìn)行特征變換處理以獲取與所述多個(gè)征象節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的多個(gè)征象屬性取值。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述特征變換處理過(guò)程包括以下處理中的一種或多種組合:卷積處理、池化處理和全連接處理。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述獲取所述圖模型輸出的圖像征象特征包括:

通過(guò)利用原始圖像特征和征象之間的相關(guān)性,計(jì)算得到的當(dāng)前圖像的征象類(lèi)別向量。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述病灶類(lèi)型結(jié)果為以下幾項(xiàng)中的一項(xiàng):腫塊、鈣化、不對(duì)稱(chēng)和結(jié)構(gòu)扭曲。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,所述腫塊對(duì)應(yīng)的所述圖模型包括以下征象節(jié)點(diǎn)中的一種或多種組合:形狀、邊緣清晰程度、腫塊密度和有無(wú)分葉毛刺;和/或,

所述鈣化對(duì)應(yīng)的所述圖模型包括以下征象節(jié)點(diǎn)中的一種或多種組合:鈣化形態(tài)和鈣化分布;和/或,

所述不對(duì)稱(chēng)對(duì)應(yīng)的所述圖模型包括以下征象節(jié)點(diǎn)中的一種或多種組合:4種不對(duì)稱(chēng)類(lèi)型;和/或,

所述結(jié)構(gòu)扭曲對(duì)應(yīng)的所述圖模型包括以下征象節(jié)點(diǎn)中的一種或多種組合:中心密度和典型性。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述分類(lèi)處理包括以下處理中的一種或多種組合:卷積處理、池化處理、全連接處理和門(mén)邏輯處理;和/或,

所述融合處理包括聚合處理過(guò)程和對(duì)于聚合處理結(jié)果的特征修正過(guò)程,其中,所述聚合處理過(guò)程包括以下處理中的一種或多種組合:乘積和增加通道數(shù),所述特征修正過(guò)程包括以下處理中的一種或多種組合:卷積處理、池化處理、非線(xiàn)性激活函數(shù)處理和歸一化處理。

8.一種基于聯(lián)合征象的乳腺X射線(xiàn)影像分析裝置,其特征在于,包括:

第一獲取模塊,配置為獲取病灶區(qū)域,基于預(yù)訓(xùn)練的特征提取模型提取乳腺X射線(xiàn)影像的病灶區(qū)域圖像特征;

分類(lèi)處理模塊,配置為將所述病灶區(qū)域圖像特征輸入到病灶類(lèi)型圖模型中以得到病灶類(lèi)型表征向量;

特征變換模塊,配置為根據(jù)所述病灶區(qū)域圖像特征結(jié)合所述病灶類(lèi)型圖模型得到的病灶類(lèi)型進(jìn)行特征變換處理以獲取病灶的確定類(lèi)型,將所述病灶區(qū)域圖像特征輸入到與所述確定類(lèi)型對(duì)應(yīng)的具體征象圖模型,其中,所述具體征象圖模型包括多個(gè)征象節(jié)點(diǎn),所述多個(gè)征象節(jié)點(diǎn)中至少兩個(gè)征象節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)用于表征相關(guān)度的連接線(xiàn)連接;

第二獲取模塊,配置為獲取所述具體征象圖模型輸出的圖像征象特征;以及

融合分析模塊,配置為將所述圖像征象特征和所述原始計(jì)算的圖像特征進(jìn)行融合處理以獲得融合特征,將所述融合特征輸入良惡性分類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以獲取分析結(jié)果。

9.一種電子設(shè)備,包括:

處理器;以及

存儲(chǔ)器,在所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序指令,所述計(jì)算機(jī)程序指令在被所述處理器運(yùn)行時(shí)使得所述處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1至7中任一所述的方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序指令,所述計(jì)算機(jī)程序指令在被處理器運(yùn)行時(shí)使得所述處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1至7中任一所述的方法。

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