[发明专利]双通路颅咽管瘤侵袭性分类及其病灶区域分割系统

权利要求书

1.一种双通路颅咽管瘤侵袭性分类及其病灶区域分割系统，其特征在于，该系统包括图像获取模块、阈值分割模块、病灶分割模块、分类模块；

所述图像获取模块，配置为获取待分类和病灶区域分割的颅咽管瘤MR图像，作为输入图像；

所述阈值分割模块，配置为通过阈值分割法对所述输入图像进行背景去除，并将背景去除后的输入图像调整为设定尺寸大小，将尺寸调整后的输入图像作为第一图像；

所述病灶分割模块，配置为将所述第一图像分割成N张切片，并分别输入多任务双通路模型的U型网络中，得到所述第一图像各切片中像素点是否属于病灶区域的预测值及各切片对应的病灶区域分割结果；还配置为结合各切片中像素点的位置以及各像素点与切片中心点的距离，提取各切片对应的2D特征；

所述分类模块，配置为基于所述预测值，对所述第一图像进行加权求和处理，并提取加权求和后的第一图像的3D特征；还配置为将提取的2D特征和3D特征进行融合，并通过决策网络获取所述输入图像对应的分类结果；

所述U型网络为基于残差网络构建的UNet网络，包括卷积层、2D残差模块、2D残差模块下采样层、上采样层；所述U型网络用于获取所述第一图像各切片中像素点是否属于病灶区域的预测值及各切片对应的病灶区域分割结果；

所述决策网络基于全连接层构建，用于获取所述输入图像对应的分类结果。

2.根据权利要求1所述的双通路颅咽管瘤侵袭性分类及其病灶区域分割系统，其特征在于，所述多任务双通路模型包括U型网络、2D特征提取网络、3D特征提取网络、决策网络；

所述2D特征提取网络与所述U型网络的最后一个2D残差模块下采样层连接，还包括依次连接的卷积层、2D残差模块下采样层、全局平均池化层、全连接层，用于结合各切片中像素点的位置以及各像素点与切片中心点的距离，提取各切片对应的2D特征；

所述3D特征提取网络基于ResNet3D网络构建，用于提取预处理图像的3D特征。

3.根据权利要求2所述的双通路颅咽管瘤侵袭性分类及其病灶区域分割系统，其特征在于，所述预处理图像各切片在进行病灶区域分割和2D特征提取时，主干网络共享权重；所述主干网络包括U型网络、2D特征提取网络。

4.根据权利要求3所述的双通路颅咽管瘤侵袭性分类及其病灶区域分割系统，其特征在于，所述多任务双通路模型，其训练方法为：

A10，获取颅咽管瘤MR图像及其对应的分类结果真值标签、标注的病灶区域；

A20，通过阈值分割法对所述输入图像进行背景去除，并将背景去除后的输入图像调整为设定尺寸大小；

A30，对尺寸调整后的输入图像进行预处理，得到预处理图像；

A40，将所述预处理图像分割成N张切片，并分别输入多任务双通路模型的U型网络中，得到所述预处理图像各切片中像素点是否属于病灶区域的预测值及各切片对应的病灶区域分割结果；并结合各切片中像素点的位置以及各像素点与切片中心点的距离，提取各切片对应的2D特征；

A50，基于所述预测值，对所述预处理图像进行加权求和处理，并提取加权求和后的预处理图像的3D特征；将提取的2D特征和3D特征进行融合，并通过决策网络获取所述输入图像对应的分类结果；

A60，计算病灶区域分割结果、标注的病灶区域之间的损失值，作为第一损失值；计算所述输入图像对应的分类结果、分类结果真值标签之间的损失值，作为第二损失值；将第一损失值、第二损失值求和，作为总损失，并结合该总损失更新多任务双通路模型的模型参数；

A70，循环执行步骤A10-A60，直至得到训练好的多任务双通路模型。

5.根据权利要求4所述的双通路颅咽管瘤侵袭性分类及其病灶区域分割系统，其特征在于，所述预处理为：依次对尺寸调整后的输入图像进行灰度校正、随机旋转、随机裁剪、随机缩放处理。