一种新型冠状病毒感染自动化辅助诊断方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种新型冠状病毒感染自动化辅助诊断方法及系统，该方法包括：利用新型算法TransSE

【技术实现步骤摘要】
一种新型冠状病毒感染自动化辅助诊断方法及系统


[0001]本专利技术涉及影像检测
，具体涉及一种新型冠状病毒感染自动化辅助诊断方法及系统。

技术介绍

[0002]新型冠状病毒感染自爆发以来，迅速蔓延至全球，确诊人群庞大，严重威胁到人们的健康安全甚至社会稳定。核酸试剂检测新型冠状病毒感染存在耗时长，灵敏度低，假阴性结果比例过高，部分国家和地区存在试剂短缺等问题。医学影像检测不仅准确度高，还能对新型冠状病毒感染病情的严重程度及其发展情况做出判断，但人工评估影像耗时费力，利用深度学习对CT图像进行分析诊断准确率高且迅速快捷。为有效控制疫情，在临床上利用深度学习实现新型冠状病毒感染自动化辅助诊断具有重要意义。

技术实现思路

[0003]专利技术目的：为克服现有技术的不足，本专利技术一方面提供一种新型冠状病毒感染自动化辅助诊断方法，另一方面还提供一种新型冠状病毒感染自动化辅助诊断系统，解决了新型冠状病毒感染诊断、病灶分割、临床分型的自动化实现问题。
[0004]技术方案：根据本专利技术的第一方面，提供基于可解释人工智能的新型本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种新型冠状病毒感染自动化辅助诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1获取待检测对象的二维胸部CT扫描图像并进行预处理，采用新型算法TransSE
‑
ResNet将待检测对象分为新型冠状病毒感染患者、普通肺炎患者和健康人群；S2在新型算法TransSE
‑
ResNet之后调用Grad
‑
CAM算法对胸部CT扫描图像中的病灶决策区域进行可视化；S3采用TransUNet分割算法从二维胸部CT扫描图像中分割得到病灶区域的边缘分割图像，对病灶区域进行体积定量化；S4体积定量化之后采用随机森林算法进行严重性评估以及临床分型，临床分型结果为：轻型、普通型、重型和危重型。2.根据权利要求1所述的新型冠状病毒感染自动化辅助诊断方法，其特征在于，所述新型算法TransSE
‑
ResNet的模型结构为：在ResNet50最后一个残差块后，即全局平均化层和全连接层之前加入一个基于SE模块的结构变体；由于全连接层不能很好的描述特征之间的关系，故采用两个transformer编码器替代传统SE模块中的全连接层，其后增加一个全连接层用于改变维度，保证其输出维度与ResNet50最后一个残差块的输出维度一致。3.根据权利要求2所述的新型冠状病毒感染自动化辅助诊断方法，其特征在于，所述新型算法TransSE
‑
ResNet模型结构具体如下：首先，输入模型的二维胸部CT扫描图像经过ResNet50提取特征后得到C个大小为H
×
W的特征图，通过SE模块中的挤压模块，即平均池化对每张特征图求均值，得到长度为C的向量，此向量中每个值的大小代表每张特征图的重要程度或者权重：全局平均池化的公式如下：其中，H与W表示输入图像的长与宽，u
c
表示进入全局平均池化的矩阵，Z
c
表示经过全局平均池化后输出的矩阵；其次，对向量1
×1×
C中得每个值进行向量映射和位置编码，向量中的每个值都映射为128位的向量；再连接2个transformer编码器，每个transformer编码器层由两个子层连接结构组成：第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层、规范化层和一个残差连接；第二个子层连接结构包括一个前馈全连接子层、规范化层和一个残差连接；在两个transformer编码器之后连接一个全连接层和sigmoid激活函数，再与ResNet50最后一个残差块拼接；最后，再连接一个全局平均化和一个全连接层得到所属疾病类别的分类结果，包括：新型冠状病毒感染患者、普通肺炎患者及健康人群。4.根据权利要求3所述的新型冠状病毒感染自动化辅助诊断方法，其特征在于，所述多头注意力子层所使用的注意力机制以及多头注意力机制公式如下：Q＝Linear(X)＝XW
Q
K＝Linear(X)＝XW
K
V＝Linear(X)＝XW
V
head
i
＝Attention(QW
iQ
,KW
iK
,VW
iV
)MultiHead(Q,K,V)＝Concat(head1,...,head
i
)W
o
其中，X为输入矩阵，W
Q
、W
K
、W
V
表示权重参数；Q、K、V分别表示查询矩阵、键矩阵和值矩阵；K
T
表示K的转置矩阵；d表示输入矩阵的列数；head
i
表示所采用的第i个自注意力头；W
o
表示权重矩阵。5.根据权利要求1所述的新型冠状病毒感染自动化辅助诊断方法，其特征在于，在所述新型TransSE
‑
ResNet算法后调用了一种基于梯度定位的深层网络可视化方法Grad
‑
CAM算法，该算法对于新冠类别的决策区域产生一个粗定位，用于强调图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜克，唐丽，荣丹琪，司婉雨，杜雁青，刘子祥，赵鸿萍，
申请(专利权)人：中国药科大学，
类型：发明
国别省市：