【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及圖像識別，尤其涉及一種神經腫瘤圖像分析識別方法。
技術介紹
1、圖像識別
是一種應用計算機視覺和機器學習算法，自動理解和解釋圖像數據的技術。在醫學影像分析中，圖像識別技術特別關注于從復雜的醫學影像中識別和分類病理特征，如ct掃描、mri掃描中的腫瘤或其他異常結構。這種技術通過提取和分析圖像中的特征信息，使計算機能夠自動識別圖像中的特定內容，從而支持醫療專業人員在診斷和治療決策中的應用。
2、神經腫瘤圖像分析識別方法是一種專門用于檢測、識別并分析神經系統腫瘤(如腦腫瘤)的圖像處理技術。其目的是通過自動化的手段提高神經腫瘤的檢測準確率和效率，減少對放射科醫生和病理學家的依賴，從而在早期發現和診斷腫瘤中起到關鍵作用。通過精確識別腫瘤的位置、大小和類型，方法旨在幫助醫療專業人員制定更有效的治療計劃，從而提高患者的治療效果和生存率。
3、雖然現有技術在神經腫瘤圖像的自動識別與分類上已取得一定進展，但在處理極少樣本情況下的學習效率與適應性方面，以及對于罕見或具有特殊表型的神經腫瘤圖像，難以準確識別，表現出對復雜和多變圖像特征的適應性不足。在數據增強方面，未能充分利用條件生成對抗網絡模擬稀有腫瘤情況，限制訓練數據集的多樣性與豐富性，進而影響模型的泛化能力。此外，多模態圖像的精準對齊與分析方面，難以有效整合和分析來自不同時間點和設備的圖像數據，導致對腫瘤發展動態的監測和量化不夠精確。在圖像的協同變化分析上，缺乏有效的理論和算法框架探索和揭示腫瘤內部以及與周圍組織之間的相互作用，限制了對腫瘤行為深層次理
技術實現思路
1、本專利技術的目的是解決現有技術中存在的缺點，而提出的一種神經腫瘤圖像分析識別方法。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用了如下技術方案：一種神經腫瘤圖像分析識別方法，包括以下步驟：
3、s1：基于imagenet圖像數據集，采用卷積神經網絡，進行學習模型的預訓練，獲得特征識別能力，并進行特征提取，生成基礎訓練后的模型；
4、s2：基于所述基礎訓練后的模型，采用模型無關的元學習算法進行細化調整，使模型匹配稀缺樣本的神經腫瘤圖像數據，并優化模型性能，生成調整后的模型；
5、s3：基于所述調整后的模型，通過條件生成對抗網絡，輸入指定的腫瘤類型條件，獲取稀有或新的神經腫瘤圖像數據，生成模擬擴展的圖像數據集；
6、s4：基于所述模擬擴展的圖像數據集，采用特征匹配算法，進行圖像檢索，從數據集中捕捉到與查詢圖像匹配的圖像，生成匹配圖像檢索結果集；
7、s5：基于所述匹配圖像檢索結果集，采用基于深度學習的醫學圖像配準方法，對圖像進行自動對齊，跟蹤腫瘤的發展和變化，并進行時間點比較，生成注冊后的圖像序列；
8、s6：基于所述注冊后的圖像序列，應用同步理論分析方法，量化圖像中多種區域之間的同步程度，并揭示腫瘤細胞的協同行為，生成特征圖像的同步分析結果；
9、s7：基于所述模擬擴展的圖像數據集、匹配圖像檢索結果集、注冊后的圖像序列和特征圖像的同步分析結果，采用分布式計算框架，進行并行處理和分析，并進行數據融合，生成數據分布式處理結果；
10、s8：基于所述數據分布式處理結果和特征圖像的同步分析結果，采用機器學習算法，再次進行神經腫瘤圖像識別和分析，優化識別準確性和效率，生成圖像識別優化結果。
11、本專利技術改進有，所述基礎訓練后的模型包括特征層提取能力、分類準確性和適應性優化后的網絡結構，所述調整后的模型包括指定神經腫瘤圖像特性優化的網絡參數、匹配數據稀缺環境的學習策略、優化診斷準確度的損失函數，所述模擬擴展的圖像數據集包括多樣化的腫瘤特征模擬、多種腫瘤進展階段的圖像、多變背景下的腫瘤圖像，所述匹配圖像檢索結果集包括根據圖像內容相似度匹配的圖像列表、基于相似度評分選取的圖像特征、用于檢索的索引標簽，所述注冊后的圖像序列包括按時間序列排列且自動對齊的腫瘤變化圖像、用于分析腫瘤進展的對齊參數、變化追蹤的動態特征，所述特征圖像的同步分析結果包括揭示腫瘤細胞協同行為的相位一致性指標、腫瘤生長同步性的動態變化圖、區域間相互作用的量化分析信息，所述數據分布式處理結果包括通過并行計算得到的數據聚合指標、優化的計算資源分配建議、數據處理性能評估信息，所述圖像識別優化結果包括經過再分析的識別準確率指標、減少的誤判率統計、針對指定腫瘤類型優化的診斷效率。
12、本專利技術改進有，基于imagenet圖像數據集，采用卷積神經網絡，進行學習模型的預訓練，獲得特征識別能力，并進行特征提取，生成基礎訓練后的模型的具體步驟如下；
13、s101：基于imagenet圖像數據集，使用torchvision.transforms庫中的resize方法，將圖像尺寸調整至224x224像素，normalize方法將圖像像素值縮放到0到1之間，randomhorizontalflip方法對圖像執行隨機水平翻轉，生成預處理圖像數據集；
14、s102：基于所述預處理圖像數據集，進行卷積神經網絡的層次結構設計，利用pytorch框架構建網絡，添加多個conv2d層和maxpooling2d層交替進行特征提取，relu作為激活函數用于非線性處理，batchnormalization層進行網絡每層輸入的標準化處理，生成模型架構設計結果；
15、s103：基于所述模型架構設計結果，進行模型訓練，采用adam優化器，學習率設置為0.001，損失函數使用crossentropyloss處理多分類問題，利用torch.optim和torch.nn庫中的關聯函數進行配置，通過迭代優化網絡參數，生成基礎訓練后的模型。
16、本專利技術改進有，基于所述基礎訓練后的模型，采用模型無關的元學習算法進行細化調整，使模型匹配稀缺樣本的神經腫瘤圖像數據，并優化模型性能，生成調整后的模型的具體步驟如下；
17、s201：基于所述基礎訓練后的模型，選取神經腫瘤圖像數據，通過python的pil庫對圖像進行尺寸調整至224x224像素，使用numpy庫將像素值歸一化到0到1的范圍內，生成選定的數據集；
18、s202：基于所述選定的數據集，采用模型無關元學習算法，利用python中的pytorch框架，設置內循環更新的學習率為0.01，外循環學習率調整為0.001，通過兩階段訓練，在內循環對每個批量任務進行參數微調，在外循環中調整全局參數，生成元學習匹配模型；
19、s203：基于所述元學習匹配模型，對模型進行細化調整，運用torch.optim中的adam優化器進行參數優化，同時設置交叉本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種神經腫瘤圖像分析識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的神經腫瘤圖像分析識別方法，其特征在于：所述基礎訓練后的模型包括特征層提取能力、分類準確性和適應性優化后的網絡結構，所述調整后的模型包括指定神經腫瘤圖像特性優化的網絡參數、匹配數據稀缺環境的學習策略、優化診斷準確度的損失函數，所述模擬擴展的圖像數據集包括多樣化的腫瘤特征模擬、多種腫瘤進展階段的圖像、多變背景下的腫瘤圖像，所述匹配圖像檢索結果集包括根據圖像內容相似度匹配的圖像列表、基于相似度評分選取的圖像特征、用于檢索的索引標簽，所述注冊后的圖像序列包括按時間序列排列且自動對齊的腫瘤變化圖像、用于分析腫瘤進展的對齊參數、變化追蹤的動態特征，所述特征圖像的同步分析結果包括揭示腫瘤細胞協同行為的相位一致性指標、腫瘤生長同步性的動態變化圖、區域間相互作用的量化分析信息，所述數據分布式處理結果包括通過并行計算得到的數據聚合指標、優化的計算資源分配建議、數據處理性能評估信息，所述圖像識別優化結果包括經過再分析的識別準確率指標、減少的誤判率統計、針對指定腫瘤類型優化的診斷效率。
3.根據
4.根據權利要求1所述的神經腫瘤圖像分析識別方法，其特征在于：基于所述基礎訓練后的模型，采用模型無關的元學習算法進行細化調整，使模型匹配稀缺樣本的神經腫瘤圖像數據，并優化模型性能，生成調整后的模型的具體步驟如下；
5.根據權利要求1所述的神經腫瘤圖像分析識別方法，其特征在于：基于所述調整后的模型，通過條件生成對抗網絡，輸入指定的腫瘤類型條件，獲取稀有或新的神經腫瘤圖像數據，生成模擬擴展的圖像數據集的具體步驟如下；
6.根據權利要求1所述的神經腫瘤圖像分析識別方法，其特征在于：基于所述模擬擴展的圖像數據集，采用特征匹配算法，進行圖像檢索，從數據集中捕捉到與查詢圖像匹配的圖像，生成匹配圖像檢索結果集的具體步驟如下；
7.根據權利要求1所述的神經腫瘤圖像分析識別方法，其特征在于：基于所述匹配圖像檢索結果集，采用基于深度學習的醫學圖像配準方法，對圖像進行自動對齊，跟蹤腫瘤的發展和變化，并進行時間點比較，生成注冊后的圖像序列的具體步驟如下；
8.根據權利要求1所述的神經腫瘤圖像分析識別方法，其特征在于：基于所述注冊后的圖像序列，應用同步理論分析方法，量化圖像中多種區域之間的同步程度，并揭示腫瘤細胞的協同行為，生成特征圖像的同步分析結果的具體步驟如下；
9.根據權利要求1所述的神經腫瘤圖像分析識別方法，其特征在于：基于所述模擬擴展的圖像數據集、匹配圖像檢索結果集、注冊后的圖像序列和特征圖像的同步分析結果，采用分布式計算框架，進行并行處理和分析，并進行數據融合，生成數據分布式處理結果的具體步驟如下；
10.根據權利要求1所述的神經腫瘤圖像分析識別方法，其特征在于：基于所述數據分布式處理結果和特征圖像的同步分析結果，采用機器學習算法，再次進行神經腫瘤圖像識別和分析，優化識別準確性和效率，生成圖像識別優化結果的具體步驟如下；
...【技術特征摘要】
1.一種神經腫瘤圖像分析識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的神經腫瘤圖像分析識別方法，其特征在于：所述基礎訓練后的模型包括特征層提取能力、分類準確性和適應性優化后的網絡結構，所述調整后的模型包括指定神經腫瘤圖像特性優化的網絡參數、匹配數據稀缺環境的學習策略、優化診斷準確度的損失函數，所述模擬擴展的圖像數據集包括多樣化的腫瘤特征模擬、多種腫瘤進展階段的圖像、多變背景下的腫瘤圖像，所述匹配圖像檢索結果集包括根據圖像內容相似度匹配的圖像列表、基于相似度評分選取的圖像特征、用于檢索的索引標簽，所述注冊后的圖像序列包括按時間序列排列且自動對齊的腫瘤變化圖像、用于分析腫瘤進展的對齊參數、變化追蹤的動態特征，所述特征圖像的同步分析結果包括揭示腫瘤細胞協同行為的相位一致性指標、腫瘤生長同步性的動態變化圖、區域間相互作用的量化分析信息，所述數據分布式處理結果包括通過并行計算得到的數據聚合指標、優化的計算資源分配建議、數據處理性能評估信息，所述圖像識別優化結果包括經過再分析的識別準確率指標、減少的誤判率統計、針對指定腫瘤類型優化的診斷效率。
3.根據權利要求1所述的神經腫瘤圖像分析識別方法，其特征在于：基于imagenet圖像數據集，采用卷積神經網絡，進行學習模型的訓練，獲得特征識別能力，并進行特征提取，生成基礎訓練后的模型的具體步驟如下；
4.根據權利要求1所述的神經腫瘤圖像分析識別方法，其特征在于：基于所述基礎訓練后的模型，采用模型無關的元學習算法進行細化調整，使模型匹配稀缺樣本的神經腫瘤圖像數據，并優化模型性能，生成調整后的模型的具體...
【專利技術屬性】
技術研發人員：鄭鍇，羅秀玲，鄭姝婧，
申請(專利權)人：貴州醫科大學附屬醫院，
類型：發明
國別省市：
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