一种DR胸片异常分类方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种DR胸片异常分类方法及系统。该方法中，图像特征编码器提取DR胸片的图像特征，放射组学特征编码器提取DR胸片病灶定位边界框中的放射组学特征；图像表达更新单元提取图像特征的图像映射，放射组学表达更新单元提取放射组学特征的放射组学映射，图像特征编码器、图像表达更新单元、放射组学特征编码器和放射组学表达更新单元形成反馈回路，在该反馈回路中图像映射和放射组学映射进行知识增强对比学习，更新网络参数；图像特征分类单元对图像特征疾病分类；放射组学特征分类单元对放射组学特征疾病分类；分类结果融合单元融合两分类结果得到疾病类别判别结果。本方法增强了与图像特征的对比学习效果，提高了疾病分类的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，具体涉及一种dr胸片异常分类方法及系统。

技术介绍

1、dr胸片是一种数字化x光摄影技术，能够通过胸部dr检查胸腔内的情况，其获取快速，成本低廉，是心、胸和肺部疾病最常用的筛查手段之一。临床实践中，每张dr胸片都需要影像医生从复杂的影像中提取病理信息并分析判断患病类别，过程耗时且费力，给医疗资源造成巨大压力。同时，由于dr胸片图像的疾病纹理细节复杂多变，易发生漏诊、误诊，导致医生主观决策存在不确定性，即使两位专业影像医生的诊断结果依然可能存在分歧。因此，利用以深度学习为代表的新一代人工智能技术实现dr胸片的辅助诊断，能够实现快速精确辅助分析，提供临床决策参考，具有重要意义。具体地说，实现dr胸片的智能分析首先需要针对dr胸片实现类别判断，即判断该胸片是正常状态还是异常状态，进一步的，还包括了针对异常状态的dr胸片的具体异常类型的判别。

2、目前，构建dr胸片智能辅助分析系统在现阶段面临一系列挑战，具体包括：

3、(1)为dr胸片智能辅助分析建立一个高度准确的分析系统通常需要大量人工标注的状态标签和异常区域(病本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种DR胸片异常分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的DR胸片异常分类方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的DR胸片异常分类方法，其特征在于，所述放射组学特征编码器RFEr包括N2个第二多模态特征提取模块，所述第二多模态特征提取模块包括3个放射组学特征提取子模块，所述放射组学特征提取子模块包括M2个放射组学特征提取单元，所述放射组学特征提取单元包括两组特征表达更新子单元及特征筛选更新子单元。

4.根据权利要求2或3所述的DR胸片异常分类方法，其特征在于，所述特征表达更新子单元由6个Residual子模块及9个卷积层，1...

【技术特征摘要】

1.一种dr胸片异常分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的dr胸片异常分类方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的dr胸片异常分类方法，其特征在于，所述放射组学特征编码器rfer包括n2个第二多模态特征提取模块，所述第二多模态特征提取模块包括3个放射组学特征提取子模块，所述放射组学特征提取子模块包括m2个放射组学特征提取单元，所述放射组学特征提取单元包括两组特征表达更新子单元及特征筛选更新子单元。

4.根据权利要求2或3所述的dr胸片异常分类方法，其特征在于，所述特征表达更新子单元由6个residual子模块及9个卷积层，1...

【专利技术属性】
技术研发人员：王丽，张俊，唐荧，别俊，郑欣，潘荣强，石先伟，阮茂良，李娟，杨浩云，
申请(专利权)人：南充市中心医院，
类型：发明
国别省市：