【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本申請(qǐng)涉及醫(yī)學(xué)圖像分析，特別是涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的頸椎mri圖像退行性區(qū)域定位檢測(cè)方法。
技術(shù)介紹
1、頸部疼痛作為一種高度流行的肌肉骨骼疾病，是導(dǎo)致殘疾的第四大原因，已經(jīng)成為全球嚴(yán)重的公共衛(wèi)生問題，對(duì)患者、醫(yī)療系統(tǒng)和各國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)造成了巨大的負(fù)擔(dān)。盡管頸部疼痛的高患病率和對(duì)社會(huì)的巨大負(fù)擔(dān)，其相比下背痛的研究關(guān)注卻相對(duì)較少。與下背痛類似，頸部疼痛的一個(gè)廣泛認(rèn)可的原因是頸椎間盤的退變。椎間盤由外圍的纖維環(huán)(af)、內(nèi)部凝膠狀的髓核(np)和軟骨終板組成，位于兩個(gè)相鄰椎體之間，起到脊柱減震器的作用。椎間盤退變的最重要的生理變化始于髓核，通常表現(xiàn)為含水量減少的椎間盤高度喪失，同時(shí)伴隨纖維環(huán)的屈服強(qiáng)度降低。這些退行性變化可能改變生物力學(xué)傳遞，并使纖維環(huán)和髓核中的痛覺神經(jīng)纖維敏感，導(dǎo)致椎間盤突出、神經(jīng)壓迫和椎間盤源性疼痛。
2、t2加權(quán)磁共振成像(mri)是診斷頸椎退行性椎間盤疾病(cddd)最常用的影像學(xué)手段，因?yàn)樗跈z測(cè)椎間盤形態(tài)和髓核含水量方面具有優(yōu)勢(shì)。目前，最廣泛使用的椎間盤退變mri分類系統(tǒng)是根據(jù)椎間盤結(jié)構(gòu)和信號(hào)強(qiáng)度以及髓核和纖維環(huán)的區(qū)別進(jìn)行分類。雖然該系統(tǒng)為每個(gè)等級(jí)的椎間盤退變提供了明確的定義，但在臨床實(shí)踐中仍然是一項(xiàng)耗時(shí)且費(fèi)力的工作，且高度依賴放射科醫(yī)生和外科醫(yī)生的專業(yè)知識(shí)。準(zhǔn)確且快速地在mri上進(jìn)行頸椎間盤退變的自動(dòng)分類仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。
3、目前，臨床判斷頸椎間盤退變的方式主要是依靠臨床醫(yī)生和影像科醫(yī)生人工閱片的方式，具有耗時(shí)長，且易受醫(yī)生專業(yè)水平和主觀影像的問題。另外，現(xiàn)有的椎間盤檢測(cè)系統(tǒng)主要集中
4、因此，在面臨上升的頸椎病發(fā)病率、嚴(yán)重并發(fā)率和醫(yī)療資源緊缺的當(dāng)下，相關(guān)技術(shù)中，亟需一種能夠準(zhǔn)確對(duì)頸椎間盤退行性病變區(qū)域進(jìn)行定位檢測(cè)的方式。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、基于此，有必要針對(duì)上述技術(shù)問題，提供一種基于深度學(xué)習(xí)的頸椎mri圖像退行性區(qū)域定位檢測(cè)方法。
2、第一方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于深度學(xué)習(xí)的頸椎mri圖像退行性區(qū)域定位檢測(cè)方法。所述方法包括：
3、獲取原始頸椎mri圖像，并進(jìn)行預(yù)處理；
4、基于tood網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建退行性區(qū)域定位模型，所述退行性區(qū)域定位模型包括特征提取網(wǎng)絡(luò)、多尺度自注意機(jī)制特征融合網(wǎng)絡(luò)和檢測(cè)頭部網(wǎng)絡(luò)；
5、基于預(yù)處理之后的原始頸椎mri圖像訓(xùn)練所述退行性區(qū)域定位模型；
6、將待預(yù)測(cè)頸椎mri圖像輸入訓(xùn)練好的退行性區(qū)域定位模型，輸出退行性區(qū)域定位檢測(cè)結(jié)果。
7、可選的，在本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例中，所述預(yù)處理包括：
8、依據(jù)pfirrmann分級(jí)法對(duì)所述原始頸椎mri圖像進(jìn)行頸椎間盤退變分級(jí)分類標(biāo)注。
9、可選的，在本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例中，所述基于tood網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建退行性區(qū)域定位模型包括：
10、采用resnet50作為提取圖像特征的主干網(wǎng)絡(luò)，采用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)作為多尺度自注意機(jī)制特征融合網(wǎng)絡(luò)，采用分類頭部網(wǎng)絡(luò)和回歸頭部網(wǎng)絡(luò)作為檢測(cè)頭部網(wǎng)絡(luò)。
11、可選的，在本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例中，所述基于預(yù)處理之后的原始頸椎mri圖像訓(xùn)練所述退行性區(qū)域定位模型包括：
12、基于網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)將誤差進(jìn)行反向傳播，迭代運(yùn)算更新模型參數(shù)，所述網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)包括目標(biāo)定位損失函數(shù)和目標(biāo)分類損失函數(shù)。
13、可選的，在本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例中，所述目標(biāo)定位損失函數(shù)的公式為：
14、
15、其中，bi表示模型預(yù)測(cè)的定位框，表示目標(biāo)的真實(shí)框，采用giou損失函數(shù)計(jì)算單個(gè)預(yù)測(cè)目標(biāo)框的定位損失，用于參與定位損失的聯(lián)合優(yōu)化，npos表示正樣本的anchor數(shù)量。
16、可選的，在本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例中，所述目標(biāo)分類損失函數(shù)的公式為：
17、
18、其中，其中，si表示第i個(gè)正樣本的分類得分，sj表示第j個(gè)負(fù)樣本的分類得分，γ是聚焦參數(shù)，bce()是二元交叉熵函數(shù)，用于參與定位損失的聯(lián)合優(yōu)化，npos表示正樣本的anchor數(shù)量，nneg表示負(fù)樣本的anchor數(shù)量。
19、第二方面，本申請(qǐng)還提供了基于深度學(xué)習(xí)的頸椎mri圖像退行性區(qū)域定位檢測(cè)裝置。所述裝置包括：
20、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取原始頸椎mri圖像，并進(jìn)行預(yù)處理；
21、退行性區(qū)域定位模型構(gòu)建模塊，用于基于tood網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建退行性區(qū)域定位模型，所述退行性區(qū)域定位模型包括特征提取網(wǎng)絡(luò)、多尺度自注意機(jī)制特征融合網(wǎng)絡(luò)和檢測(cè)頭部網(wǎng)絡(luò)；
22、退行性區(qū)域定位模型訓(xùn)練模塊，用于基于預(yù)處理之后的原始頸椎mri圖像訓(xùn)練所述退行性區(qū)域定位模型；
23、退行性區(qū)域定位檢測(cè)模塊，用于將待預(yù)測(cè)頸椎mri圖像輸入訓(xùn)練好的退行性區(qū)域定位模型，輸出退行性區(qū)域定位檢測(cè)結(jié)果。
24、第三方面，本申請(qǐng)還提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備。所述計(jì)算機(jī)設(shè)備包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行上述各個(gè)實(shí)施例所述方法的步驟。
25、第四方面，本申請(qǐng)還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述各個(gè)實(shí)施例所述方法的步驟。
26、上述基于深度學(xué)習(xí)的頸椎mri圖像退行性區(qū)域定位檢測(cè)方法，首先，獲取原始頸椎mri圖像，并進(jìn)行預(yù)處理；之后，基于tood網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建退行性區(qū)域定位模型，所述退行性區(qū)域定位模型包括特征提取網(wǎng)絡(luò)、多尺度自注意機(jī)制特征融合網(wǎng)絡(luò)和檢測(cè)頭部網(wǎng)絡(luò)；之后，基于預(yù)處理之后的原始頸椎mri圖像訓(xùn)練所述退行性區(qū)域定位模型；最后，將待預(yù)測(cè)頸椎mri圖像輸入訓(xùn)練好的退行性區(qū)域定位模型，輸出退行性區(qū)域定位檢測(cè)結(jié)果。也就是說，基于tood網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)，在框架中加入一個(gè)多尺度自注意機(jī)制的模塊，增強(qiáng)了全局特征圖建模，從而提高了網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)精度。此外，將神經(jīng)記憶常微分方程引入到頭部網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)了非線性表示能力，指導(dǎo)了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，增強(qiáng)了其魯棒性。利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)頸椎間盤進(jìn)行檢測(cè)，能夠根據(jù)mri的t2加權(quán)圖像直接對(duì)椎間盤進(jìn)行退變分級(jí)檢測(cè)，有效提升了定位檢測(cè)的效率。
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1.一種基于深度學(xué)習(xí)的頸椎MRI圖像退行性區(qū)域定位檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的頸椎MRI圖像退行性區(qū)域定位檢測(cè)方法，其特征在于，所述預(yù)處理包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的頸椎MRI圖像退行性區(qū)域定位檢測(cè)方法，其特征在于，所述基于TOOD網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建退行性區(qū)域定位模型包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的頸椎MRI圖像退行性區(qū)域定位檢測(cè)方法，其特征在于，所述基于預(yù)處理之后的原始頸椎MRI圖像訓(xùn)練所述退行性區(qū)域定位模型包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于深度學(xué)習(xí)的頸椎MRI圖像退行性區(qū)域定位檢測(cè)方法，其特征在于，所述目標(biāo)定位損失函數(shù)的公式為：
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于深度學(xué)習(xí)的頸椎MRI圖像退行性區(qū)域定位檢測(cè)方法，其特征在于，所述目標(biāo)分類損失函數(shù)的公式為：
7.一種基于深度學(xué)習(xí)的頸椎MRI圖像退行性區(qū)域定位檢測(cè)裝置，其特征在于，所述裝置包括：
8.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器
9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的方法的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于深度學(xué)習(xí)的頸椎mri圖像退行性區(qū)域定位檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的頸椎mri圖像退行性區(qū)域定位檢測(cè)方法，其特征在于，所述預(yù)處理包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的頸椎mri圖像退行性區(qū)域定位檢測(cè)方法，其特征在于，所述基于tood網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建退行性區(qū)域定位模型包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的頸椎mri圖像退行性區(qū)域定位檢測(cè)方法，其特征在于，所述基于預(yù)處理之后的原始頸椎mri圖像訓(xùn)練所述退行性區(qū)域定位模型包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于深度學(xué)習(xí)的頸椎mri圖像退行性區(qū)域定...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：謝月熊，張昱言，李德瀚，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：四川大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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