一种根据人体医学影像确定肺结核分级的方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术的目的是提供一种根据人体医学影像确定肺结核分级的方法。计算设备根据人体胸部医学影像的图像特征图，通过多尺度池化操作，获得不同尺度下的特征向量，其中所述多尺度池化操作包括在不同尺度下进行的池化操作；对所述不同尺度下的特征向量进行连接，从而根据连接后的特征向量确定对应的肺结核分级。与现有技术相比，通过引入“多尺度池化操作”，本发明专利技术可更有效表征原始输入图像中不同尺寸子区域内的特征，从而保证肺结核最小征象在特征图上不会因池化操作丢失。

【技术实现步骤摘要】
一种根据人体医学影像确定肺结核分级的方法与装置
本专利技术涉及医学图像处理
，尤其涉及一种根据人体医学影像确定肺结核分级的技术。
技术介绍
胸部X光放射作为肺结核检查的最常见方法，被广泛应用于临床。在进行肺结核诊断时，常需要对疑似病例进行分级/分期。通常的分级结果为肺结核阴性、非活动性肺结核与活动性肺结核(肺结核阳性)。其中，阴性即为无肺结核感染；非活动肺结核为无传染性病例，该类病例通常处于已治愈状态；活动肺结核则为传染性病例，对该类病例需进行特殊的治疗甚至隔离。由于在临床路径上的显著差异，分期是肺结核诊断过程中最重要的问题之一。通过X光造影，可以对肺结核进行有效的分期。其中，阴性病例无肺结核的典型征象；非活动肺结核的征象往往仅包含纤维灶与钙化灶；活动肺结核则除去纤维灶与钙化灶外，仍存在如渗出等其他征象。现有技术中，通过X光造影对肺结核的分期仍需依靠人工判断。上述方法对医生的个人经验与能力有较高要求；同时人工阅片也存在成本高、耗时长、易受医生状态等人为因素干扰等问题。随着人工智能，特别是深度学习领域的快速发展，已有大量研究人员尝试通过该类技术解决医学影像的分类、分期或者分型问题。在肺结核分级这一特定问题下，常规的多分类网络(如Inception、ResNet等)并不能得到理想结果。上述问题的原因在于：1)较之于活动性肺结核的大面积征象，非活动性肺结核的征象尺寸更小，常规的分类网络并未对尺度差异进行充分的考虑，也会导致精度不佳。2)分类网络的目标函数并不会考虑错误分类的严重性问题。而在肺结核分级这一特定问题上，将活动肺结核错分为阴性显然要比非活动肺结核错分为阴性要严重，因此常规的分类网络在对错误的惩罚是不合适的。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种根据人体医学影像确定肺结核分级的方法、装置以及计算设备、计算机可读存储介质与计算机程序产品。根据本专利技术的一个方面，提供了一种用于计算设备中根据医学影像确定肺结核分级的方法，其中，该方法包括以下步骤：获取人体胸部医学影像的图像特征图；根据所述图像特征图，通过多尺度池化操作，获得不同尺度下的特征向量，其中所述多尺度池化操作包括在不同尺度下进行的池化操作；对所述不同尺度下的特征向量进行连接，从而获得连接后的特征向量；对所述连接后的特征向量执行以下至少一项操作，以确定对应的肺结核分级：-通过分类器对所述特征向量进行分类，相应的类别包括肺结核阴性、非活动肺结核以及肺结核阳性；-通过回归器对所述特征向量进行回归，相应的回归结果指示肺结核阴性、非活动肺结核或肺结核阳性，其中肺结核阴性与肺结核阳性之间的距离较肺结核阴性与非活动肺结核之间的距离更远。根据本专利技术的一个方面，还提供了一种用于计算设备中根据医学影像确定肺结核分级的装置，其中，该装置包括：特征获取装置，用于获取人体胸部医学影像的图像特征图；多尺度池化装置，用于根据所述图像特征图，通过多尺度池化操作，获得不同尺度下的特征向量，其中所述多尺度池化操作包括在不同尺度下进行的池化操作；特征连接装置，用于对所述不同尺度下的特征向量进行连接，从而获得连接后的特征向量；分级确定装置，用于对所述连接后的特征向量执行以下至少一项操作，以确定对应的肺结核分级：-通过分类器对所述特征向量进行分类，相应的类别包括肺结核阴性、非活动肺结核以及肺结核阳性；-通过回归器对所述特征向量进行回归，相应的回归结果指示肺结核阴性、非活动肺结核或肺结核阳性，其中肺结核阴性与肺结核阳性之间的距离较肺结核阴性与非活动肺结核之间的距离更远。根据本专利技术的一个方面，还提供了一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现根据本专利技术的一个方面的用于计算设备中根据医学影像确定肺结核分级的方法。根据本专利技术的一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现根据本专利技术的一个方面的用于计算设备中根据医学影像确定肺结核分级的方法。根据本专利技术的一个方面，还提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品被计算设备执行时实现根据本专利技术的一个方面的用于计算设备中根据医学影像确定肺结核分级的方法。与现有技术相比，通过引入“多尺度池化操作”，本专利技术可更有效表征原始输入图像中不同尺寸子区域内的特征，从而保证肺结核最小征象在特征图上不会因池化操作丢失。此外，通过引入“回归函数”，并考虑到错分的严重性问题，将肺结核阴性与肺结核阳性之间的距离设定为较肺结核阴性与非活动肺结核之间的距离更远，这可以降低活动肺结核被误判为阴性的可能性，以保证更高的临床可行性。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1示出根据本专利技术一个实施例的一种根据人体医学影像确定肺结核分级的方法流程图；图2示出根据本专利技术另一个实施例的一种根据人体医学影像确定肺结核分级的装置示意图。附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。具体实施方式在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，本专利技术的一些示例性实施例被描述为由方框图表述的装置和由流程图表述的过程或方法。虽然流程图将本专利技术的操作过程描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。本专利技术的过程可在其操作执行完毕时被终止，但也可包括未在所述流程图中示出的额外步骤。本专利技术的过程可以对应于方法、功能、规程、子例程、子程序等。以下讨论的由流程图示出的方法和由方框图示出的装置，可以通过硬件、软件、固件、中间件、微代码、硬件描述语言、或其任意组合实现。当以软件、固件、中间件或微代码实现时，执行必要任务的程序代码或代码段可被存储于机器或诸如存储介质的计算机可读介质。(一个或多个)处理器可以执行所述必要任务。类似地，还将理解任何流程表、流程图、状态转换图，诸如此类，表示各种过程，其可以被充分地描述为存储于计算机可读介质内的程序代码并因此被计算设备或处理器执行，无论这些计算设备或处理器是否被明确示出。本文中，术语“存储介质”可以表示一个或多个用于存储数据的设备，包括只读存储器(ROM)，随机存取存储器(RAM)，磁性RAM，内核存储器，磁盘存储介质，光存储介质，闪存设备和/或其他用于存储信息的机器可读介质。术语“计算机可读介质”可包括但不限于，便携的或固定的存储设备，光存储设备，及各种其他能够存储和/或包含指令和/或数据的介质。代码段可表示规程、功能、子程序、程序、例程、子例程、模块、软件包、类，或指令、数据结构或程序描述的任一组合。一个代码段可以通过传递和/或接收信息、数据、自变量、参数或存储内容，与另一个代码段或硬件电路相耦合。信息、自变量、参数、数据等，可以经由包括存储共享、信息传递本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于计算设备中根据医学影像确定肺结核分级的方法，其中，该方法包括以下步骤：/n获取人体胸部医学影像的图像特征图；/n根据所述图像特征图，通过多尺度池化操作，获得不同尺度下的特征向量，其中所述多尺度池化操作包括在不同尺度下进行的池化操作；/n对所述不同尺度下的特征向量进行连接，从而获得连接后的特征向量；/n对所述连接后的特征向量执行以下至少一项操作，以确定对应的肺结核分级：/n-通过分类器对所述特征向量进行分类，所述类别包括肺结核阴性、非活动肺结核以及肺结核阳性；/n-通过回归器对所述特征向量进行回归，相应的回归结果指示肺结核阴性、非活动肺结核或肺结核阳性，其中肺结核阴性与肺结核阳性之间的距离较肺结核阴性与非活动肺结核之间的距离更远。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于计算设备中根据医学影像确定肺结核分级的方法，其中，该方法包括以下步骤：
获取人体胸部医学影像的图像特征图；
根据所述图像特征图，通过多尺度池化操作，获得不同尺度下的特征向量，其中所述多尺度池化操作包括在不同尺度下进行的池化操作；
对所述不同尺度下的特征向量进行连接，从而获得连接后的特征向量；
对所述连接后的特征向量执行以下至少一项操作，以确定对应的肺结核分级：
-通过分类器对所述特征向量进行分类，所述类别包括肺结核阴性、非活动肺结核以及肺结核阳性；
-通过回归器对所述特征向量进行回归，相应的回归结果指示肺结核阴性、非活动肺结核或肺结核阳性，其中肺结核阴性与肺结核阳性之间的距离较肺结核阴性与非活动肺结核之间的距离更远。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多尺度池化操作的起点尺度根据肺结核征象的尺度确定，终点尺度为所述图像特征图的全局尺度。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，相邻尺度之间的步长为二次方增长。


4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述多尺度池化操作包括多尺度平均池化操作。


5.一种用于计算设备中根据医学影像确定肺结核分级的装置，其中，该装置...

【专利技术属性】
技术研发人员：房劬，刘维平，
申请(专利权)人：上海杏脉信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31