一种心肺异常识别装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种心肺异常识别装置及设备。通过对全局特征图中非心肺区域的元素进行抑制，抑制非心肺区域的信息传递，避免非心肺区域的信息对心肺异常识别结果的干扰，提高了心肺异常识别的准确率和识别效率。通过预先基于阴性样本构建聚类编码本，并将降维特征图输入聚类编码本中进行检索，确定心肺异常识别结果，解决了阳性样本稀缺，导致无法开展有效的监督训练的问题，降低了标注成本，同时，采用从聚类编码本中检索的方式确定心肺异常识别结果，提高了识别效率。提高了识别效率。提高了识别效率。

【技术实现步骤摘要】
一种心肺异常识别装置及设备


[0001]本专利技术实施例涉及心肺异常识别
，尤其涉及一种心肺异常识别装置及设备。

技术介绍

[0002]胸部X射线图像(或称之为胸片)是目前最常见的用于胸腔疾病筛查和诊断的工具。在日常临床中，胸片的影像筛查和诊断依赖专业医生的经验，这是一项耗时及可能出现主观性评估错误。近年来，随着医学影像处理技术的进步，尤其是深度学习方法，利用计算机辅助筛查和诊断逐渐应用到放射科。
[0003]由于胸部X线的低特异性，类间和类内的区分性很低，异常识别任务的性能都受限，导致异常识别准确率较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种心肺异常识别装置及设备，以提高心肺异常识别的准确率和识别效率。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种心肺异常识别装置，包括：
[0006]全局特征图提取模块，用于从获取的胸部X射线图像中提取用于表征全局信息的全局特征图；
[0007]局部特征图提取模块，用于对所述全局特征图中非心肺区域的元素进行抑制，得到用于表征心肺区域的信息的局部特征图；
[0008]降维处理模块，用于对所述局部特征图进行降维处理，得到用于表征所述局部特征图的有效信息的降维特征图；
[0009]识别结果确定模块，用于将所述降维特征图输入预先基于阴性样本训练好的聚类编码本中进行检索，确定心肺异常识别结果，所述心肺异常识别结果包括阳性和阴性。
[0010]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机设备，包括如本专利技术第一方面提供的心肺异常识别装置。
[0011]本专利技术实施例提供的心肺异常识别装置，全局特征图提取模块从获取的胸部X射线图像中提取用于表征全局信息的全局特征图，局部特征图提取模块对全局特征图中非心肺区域的元素进行抑制，得到用于表征心肺区域的信息的局部特征图，降维处理模块对局部特征图进行降维处理，得到用于表征局部特征图的有效信息的降维特征图，识别结果确定模块将降维特征图输入预先基于阴性样本训练好的聚类编码本中进行检索，确定心肺异常识别结果，心肺异常识别结果包括阳性和阴性。通过对全局特征图中非心肺区域的元素进行抑制，抑制非心肺区域的信息传递，避免非心肺区域的信息对心肺异常识别结果的干扰，提高了心肺异常识别的准确率和识别效率。通过预先基于阴性样本构建聚类编码本，并将降维特征图输入聚类编码本中进行检索，确定心肺异常识别结果，解决了阳性样本稀缺，导致无法开展有效的监督训练的问题，降低了标注成本，同时，采用从聚类编码本中检索的
方式确定心肺异常识别结果，提高了识别效率。
附图说明
[0012]图1为本专利技术实施例一提供的一种心肺异常识别方法的流程图；
[0013]图2A为本专利技术实施例二提供的一种心肺异常识别方法的流程图；
[0014]图2B为本专利技术实施例提供的一种心肺异常识别方法中数据处理流程图；
[0015]图2C为本专利技术实施例提供的一种降维特征图的结构示意图；
[0016]图3为本专利技术实施例三提供的一种心肺异常识别装置的结构示意图；
[0017]图4为本专利技术实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0018]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。
[0019]实施例一
[0020]图1为本专利技术实施例一提供的一种心肺异常识别方法的流程图，本实施例可适用于心肺异常识别的情况，该方法可以由本专利技术实施例提供的心肺异常识别装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，通常配置于计算机设备中，如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
[0021]S101、从获取的胸部X射线图像中提取用于表征全局信息的全局特征图。
[0022]胸部X射线图像也就胸片，采用X射线穿过胸部，投影在胶片上，即可得到胸部X射线图像。正常胸部X射线图像是胸腔内、外各种组织、器官包括胸壁软组织、骨骼、心脏大血管、肺、胸膜和膈肌等相互重叠的综合投影。正常充气的两肺在X射线胸片上表现为均匀一致较为透明的区域，在正位胸片(被检测者采用正姿站立，面对X射线源时拍摄的胸片)上，两侧肺野透明度基本相同，其透明度与肺内所含气体量成正比，两侧肺野分为左侧纵向内、中、外三带、右侧横向上、中、下三野；肺部还包括肺门、肺纹理、肺叶和肺段、气管和支气管；纵膈位于胸骨之后、胸椎之前，介于两肺之间，包含心脏、大血管、气管、主支气管、食管、淋巴组织、胸腺、神经及脂肪等，X线胸片除气管及主支气管可分辨外，其余纵膈结构缺乏对比。
[0023]通过对获取的胸部X射线图像进行处理，例如，将胸部X射线图像输入预先训练好的全局网络模型中进行处理，提取出用于表征全局信息的全局特征图。全局特征图是指用胸部X射线图像的全部特征来表征胸部X射线图像，它是图像的整体属性。常见的全局特征图包括颜色特征、纹理特征和形状特征。由于全局特征图是像素级的低层可视特征，因此，全局特征图具有良好的不变性、计算简单、表示直观等特点。
[0024]需要说明的是，本专利技术实施例对于提取全局特征图所采用的网络模型不做限定，只要能够得到表征全局信息全局特征图的即可。
[0025]S102、对全局特征图中非心肺区域的元素进行抑制，得到用于表征心肺区域的信息的局部特征图。
[0026]在本专利技术实施例中，心肺区域即X射线图像中心脏、左肺和右肺所在的区域，非心
肺区域即为X射线图像中心肺区域之外的区域。由于心肺异常的病灶主要集中在心肺区域，因此，在本专利技术实施例中，对全局特征图中非心肺区域的元素进行抑制，得到用于表征心肺区域的信息的局部特征图。通过对全局特征图中非心肺区域的元素进行抑制，抑制非心肺区域的信息传递，避免非心肺区域的信息对心肺异常识别结果的干扰，提高了心肺异常识别的准确率和识别效率。
[0027]需要说明的是，本专利技术实施例中，对全局特征图中非心肺区域的元素进行抑制的具体抑制方式不做限定，例如，可以赋予非心肺区域的元素相对于心肺区域的元素更小的权重，或直接将非心肺区域的元素置零，只要能够实现对全局特征图中非心肺区域的元素进行抑制即可。
[0028]S103、对局部特征图进行降维处理，得到用于表征局部特征图的有效信息的降维特征图。
[0029]在对全局特征图中非心肺区域的元素进行抑制，得到用于表征心肺区域的信息的局部特征图之后，得到的局部特征图的维度非常高，在后续在聚类编码本中进行检索时，检索工作量非常大，检索效率较低。本专利技术实施例中，通过对高维的局部特征图进行降维处理，得到用于表征局部特征图的有效信息的降维特征图，在保留了局部特征图的有效信息的前提下，降低了在后续在聚类编码本中进行检索时的工作量，节约了计算资源，提高了检索效率。
[0030]S104、将降维特征图输入预先基于阴性样本训练好的聚类编码本中进行检索，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种心肺异常识别装置，其特征在于，包括：全局特征图提取模块，用于从获取的胸部X射线图像中提取用于表征全局信息的全局特征图；局部特征图提取模块，用于对所述全局特征图中非心肺区域的元素进行抑制，得到用于表征心肺区域的信息的局部特征图；降维处理模块，用于对所述局部特征图进行降维处理，得到用于表征所述局部特征图的有效信息的降维特征图；识别结果确定模块，用于将所述降维特征图输入预先基于阴性样本训练好的聚类编码本中进行检索，确定心肺异常识别结果，所述心肺异常识别结果包括阳性和阴性。2.根据权利要求1所述的心肺异常识别装置，其特征在于，所述全局特征图提取模块用于将胸部X射线图像输入预先训练好的自编码器中进行处理，得到用于表征全局信息的全局特征图。3.根据权利要求1所述的心肺异常识别装置，其特征在于，所述局部特征图提取模块包括：语义分割子模块，用于对所述胸部X射线图像进行语义分割，得到包括心肺区域的蒙版图，所述蒙版图中，心肺区域的元素的值为1，非心肺区域的元素的值为0；元素乘积子模块，用于将所述蒙版图与所述全局特征图对应元素相乘，得到用于表征心肺区域的信息的局部特征图。4.根据权利要求3所述的心肺异常识别装置，其特征在于，所述语义分割子模块用于基于预先训练好的U
‑
Net模型对所述胸部X射线图像进行语义分割，得到包括心肺区域的蒙版图，所述蒙版图中，心肺区域的元素的值为1，非心肺区域的元素的值为0。5.根据权利要求1所述的心肺异常识别装置，其特征在于，所述降维处理模块包括：主成分分析子模块，用于对所述局部特征图进行主成分分析，找出用于表征所述局部特征图的主成分的主成分特征图，所述主成分特征图的维度小于所述局部特征图的维度；白化处理子模块，用于对...

【专利技术属性】
技术研发人员：方建生，
申请(专利权)人：广州视源人工智能创新研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：