【技术实现步骤摘要】
用于临床决策支持系统的X射线影像辅助装置及方法
本专利技术涉及计算机医学辅助
，尤其涉及一种用于临床决策支持系统的X射线影像辅助装置及方法。
技术介绍
临床决策支持是医疗服务信息化建设中的一项服务。临床决策支持系统(ClinicalDecisionSupportSystem，简称CDSS)可以为医护人员和患者提供所需的医学知识，以帮助他们做出有效的决策，提升医疗服务质量。CDSS的发展主要基于电子病历(ElectronicMedicalRecords，简称EMR)研究与医疗图像智能分析两种。其中，电子病历系统使用自然语言处理(NaturalLanguageProcessing，简称NLP)的方法抽取EMR中的关键信息并进行分析，从而向医生提供决策支持；而医学图像领域的CDSS则是通过对医学影像信息进行分析，从而为医生的决策过程提供辅助。对于放射科来说，基于胸部X线的影像辅助尤为重要。如果临床决策支持系统的能力达到放射科医生的水平的话，可以为医疗临床活动提供实质帮助，从而优化医疗工作流程，支持大规模人群的...
【技术保护点】
1.一种用于临床决策支持系统的X射线影像辅助装置，其特征在于，包括：/n胸片影像采集模块，用于获取待分类的X射线胸片影像，所述X射线胸片影像包括正位X射线胸片影像和/或侧位X射线胸片影像；/n胸片影像分类辅助模块，用于将所述X射线胸片影像输入到训练好的X射线影像辅助模型中，得到所述X射线胸片影像的分类结果和病灶标注位置，其中，所述训练好的X射线影像辅助模型是由标注有病种类型的样本X射线胸片影像，对DenseNet-121网络进行训练得到的。/n
【技术特征摘要】
1.一种用于临床决策支持系统的X射线影像辅助装置，其特征在于，包括：
胸片影像采集模块，用于获取待分类的X射线胸片影像，所述X射线胸片影像包括正位X射线胸片影像和/或侧位X射线胸片影像；
胸片影像分类辅助模块，用于将所述X射线胸片影像输入到训练好的X射线影像辅助模型中，得到所述X射线胸片影像的分类结果和病灶标注位置，其中，所述训练好的X射线影像辅助模型是由标注有病种类型的样本X射线胸片影像，对DenseNet-121网络进行训练得到的。
2.根据权利要求1所述的用于临床决策支持系统的X射线影像辅助装置，其特征在于，所述装置还包括：
样本集构建模块，用于根据第一样本正位X射线胸片影像，构建第一训练样本集；根据侧位X射线胸片影像，构建第二训练样本集；根据第二样本正位X射线胸片影像和所述第二样本正位X射线胸片影像对应的侧位X射线胸片影像，构建第三训练样本集；其中，所述第一训练样本集、所述第二训练样本集和所述第三训练样本集中的样本X射线胸片影像标记有病种类型标签；
第一训练模块，用于将所述第一训练样本集输入到DenseNet-121网络进行训练，得到第一正位影像神经网络和第二正位影像神经网络，所述第一正位影像神经网络和所述第二正位影像神经网络的结构是相同的；
第二训练模块，用于将所述第二训练样本集输入到所述第二正位影像神经网络进行训练，得到侧位影像神经网络；
拼接模块，用于通过十字绣结构，将所述第一正位影像神经网络和所述侧位影像神经网络进行拼接，得到预训练的X射线影像辅助模型；
第三训练模块，用于将所述第三训练样本集输入到所述预训练的X射线影像辅助模型进行训练，得到训练好的X射线影像辅助模型。
3.根据权利要求2所述的用于临床决策支持系统的X射线影像辅助装置，其特征在于，所述拼接模块包括：
十字绣结构拼接单元，用于在所述第一正位影像神经网络的第一个池化层和第二个DenseBlock层，与所述侧位影像神经网络的第一个池化层和第二个DenseBlock层之间增加一个十字绣结构；并在所述第一正位影像神经网络的第二个池化层和第三个DenseBlock层，与所述侧位影像神经网络的第二个池化层和第三个DenseBlock层之间增加一个十字绣结构，以得到预训练的X射线影像辅助模型。
4.根据权利要求2所述的用于临床决策支持系统的X射线影像辅助装置，其特征在于，所述十字绣结构为：
其中，αAA表示当前训练任务A的权重，αBB表示当前训练任务B的权重，αAB表示通过训练任务A衡量训练任务B的权重，αBA表示通过训练任务B衡量训练任务A的权重，表示原训练任务A训练得到的各项参数，表示原训练任务B训练得到的各项参数，和分别表示经过十字绣结构处理后对应任务的各项参数。
5.根据权利要求2所述的用于临床决策支持系统的X射线影像辅助装置，其特征在于，所述预训练的X射线影像辅助模型的...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏子麒，杨洁，刘璘，陈俊，黄海峰，陆超，
申请(专利权)人：清华大学，百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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