一种肺炎辅助诊断系统的鲁棒性测试数据生成方法技术方案

本发明专利技术提供一种肺炎辅助诊断系统的鲁棒性测试数据生成方法，包括：创建CycleGAN网络，用于通过输入参数的定义，自动生成具备个性化干扰的肺炎医学图像的测试数据；所述CycleGAN网络包括生成器和判别器，所述生成器用于根据输入的分类标签c和随机噪声z，输出生成数据Xfake=G(c,z)；所述判别器用于判断所述生成数据Xfake是否为真实数据的概率分布P(S|X)以及生成数据Xfake对于分类标签的概率分布P(C|X)；所述CycleGAN网络中引入CBAM注意力模块用于取代网络中原始残差块；在CycleGAN网络中引入对肺炎的局部鉴别器。本方法能够代替人工进行相关测试数据生成，避免由于数据集规模、质量问题所造成的对抗鲁棒性测试覆盖率低、测试缺陷漏报率高等问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于肺炎检测，具体涉及一种肺炎辅助诊断系统的鲁棒性测试数据生成方法。

技术介绍

1、肺炎是常见的呼吸系统疾病，一般的诊断方法为通过如胸部x线片、肺部计算机断层成像（ct）等影像学检查方法，判断肺炎病变位置、严重程度、观察治疗是否有效，同时需要排除肺结核、肺肿瘤、肺栓塞、肺水肿、肺不张等其他疾病所造成的类似症状。

2、对于肺炎的病变位置、严重程度等的诊断需求，需要更精准高效的诊断辅助方法和工具，因此使用人工智能技术进行辅助诊断变得越来越为重要。

3、肺炎人工智能辅助诊断系统是通过机器学习等人工智能技术，构造机器视觉模型，运用大量真实的临床数据对模型的参数进行训练，从而对肺炎相关影像进行识别。

4、现有针对肺炎人工智能辅助诊断系统的检测方法主要通过两种方式，一种是在特定攻击方式下进行鲁棒检测，另一种则是从人工智能模型自身与数据带来的安全性风险，进行安全漏洞检测，具体包括基于分类器的最差精度评估方法、基于神经网络的空间特性评估方法、基于决策边界几何属性的评估方法等，这些方法都存在一定局限性，如高维空间中的决策边界非常本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种肺炎辅助诊断系统的鲁棒性测试数据生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的肺炎辅助诊断系统的鲁棒性测试数据生成方法，其特征在于，所述分类标签c通过独热编码表示后与随机噪声z进行拼接，拼接后输送到生成器中。

3.根据权利要求1所述的肺炎辅助诊断系统的鲁棒性测试数据生成方法，其特征在于，所述CycleGAN的两个生成器采用相同的编码解码结构，编码器包括卷积层，解码器包括反卷积层，编码器、解码器包括多个残差块。

4.根据权利要求1所述的肺炎辅助诊断系统的鲁棒性测试数据生成方法，其特征在于，CBAM注意力模块包括通道注意力模块和空间注意力，...

【技术特征摘要】

1.一种肺炎辅助诊断系统的鲁棒性测试数据生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的肺炎辅助诊断系统的鲁棒性测试数据生成方法，其特征在于，所述分类标签c通过独热编码表示后与随机噪声z进行拼接，拼接后输送到生成器中。

3.根据权利要求1所述的肺炎辅助诊断系统的鲁棒性测试数...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝鹏飞，李庆雨，张克，蒋硕，柴蕊，张在爱，牟鹏涛，
申请(专利权)人：山东省医疗器械和药品包装检验研究院，
类型：发明
国别省市：