[发明专利]对医学图像进行分析的装置、系统及计算机可读介质

权利要求书

1.一种对医学图像进行分析的装置，所述装置包括处理器，其特征在于，所述处理器配置为：

基于所述医学图像利用训练好的学习网络来分别确定患有多种疾病中各种疾病的状况，所述学习网络依序包括编码器和与每种疾病一一对应设置的递归神经网络单元，所述编码器被配置为基于所述医学图像提取特征信息，

从所述医学图像的输入侧起的第一个递归神经网络单元被配置为：至少基于所述特征信息来确定患有相应疾病的概率；

从医学图像的输入侧起的第二个以后的每个递归神经网络单元被配置为：基于所述特征信息以及至少一个相邻的递归神经网络单元的隐藏信息来确定患有相应各种疾病的概率，其中，所述递归神经网络单元的次序基于各种疾病的共存概率来排布。

2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述至少一个相邻的递归神经网络单元为上一个递归神经网络单元。

3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，各个递归神经网络单元的次序依据对所述各种疾病人为诊断的优先次序。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，共存概率高的两种疾病所对应的递归神经网络单元设置在所述学习网络中邻近的位置。

5.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，从医学图像的输入侧起的第二个以后的每个递归神经网络单元还配置为：基于至少一个相邻的递归神经网络单元的隐藏信息以及注意处理后的特征信息，来确定患有相应各种疾病的概率；

从所述医学图像的输入侧起的第一个递归神经网络单元还配置为：基于注意处理后的特征信息，来确定患有相应疾病的概率；

其中，对所述特征信息的注意处理基于各个递归神经网络单元对应疾病的诊断对于所述医学图像中的各个位置的特征信息的注意程度来执行。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，对所述特征信息的注意处理根据如下公式(1)到公式(3)来执行：

e_ti＝f_att(a_i，h_t-1) 公式(1)

其中，i为1到L中的任何一个自然数，L为所述医学图像中的位置总数，t为待诊断的疾病序号，e_ti表示第t种疾病的诊断对于i位置的特征信息的注意程度，f_att为注意函数，a_i表示位置i处对所述医学图像编码所提取的特征信息，h_t-1表示第t-1个递归神经网络单元所得到的隐藏信息，h₀为所述编码器中各个层输出的隐藏信息，α_ti为归一化的注意系数，表示注意处理后的特征信息，且通过对各个位置i的特征信息a_i利用所述归一化的注意系数α_ti进行各种处理的函数来得到。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述注意处理后的特征信息为向量，且根据公式(4)来确定：

8.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述学习网络还包括与各个递归神经网络单元对应设置的多个二元分类器，以基于对应的各个递归神经网络单元确定的患有相应疾病的概率来确定是否患有该疾病。

9.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述递归神经网络单元为长短期记忆单元。

10.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述医学图像包括胸部X射线图像，所述多种疾病包括肺不张、心脏肥大、肺实变、肺水肿、积液、肺气肿、纤维化、疝气、浸润、肿块、结节、胸膜增厚、肺炎和气胸。