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    基于深度學習的醫(yī)學影像自動診斷系統(tǒng)設(shè)計

    2025-01-21 00:00:00李樹峰李曉磊王安山
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2025年1期
    關(guān)鍵詞:系統(tǒng)設(shè)計醫(yī)學影像深度學習

    摘 要:在醫(yī)療領(lǐng)域,準確及時的醫(yī)學影像診斷對疾病早期發(fā)現(xiàn)和治療至關(guān)重要。而傳統(tǒng)的人工解讀方法基于醫(yī)生的經(jīng)驗和技能,在日益增長的影像數(shù)據(jù)量面前力不從心,尤其是在罕見病和復(fù)雜病癥的識別上,誤診和漏診成為亟待解決的問題。鑒于此,本文提出一種集成深度學習技術(shù)的醫(yī)學影像自動診斷系統(tǒng)設(shè)計方案,深入剖析自動診斷系統(tǒng)的設(shè)計思路與實現(xiàn)框架。經(jīng)測試試驗驗證,該系統(tǒng)在敏感性和特異性方面表現(xiàn)優(yōu)異,在實際應(yīng)用中具有一定有效性。

    關(guān)鍵詞:深度學習;醫(yī)學影像;醫(yī)學診斷;系統(tǒng)設(shè)計

    中圖分類號:TP 391 " " 文獻標志碼:A

    在21世紀的信息時代,醫(yī)學成像技術(shù)的發(fā)展極大豐富了臨床醫(yī)生的診斷工具箱,從X射線、CT掃描到MRI和超聲波等,這些技術(shù)為疾病的早期檢測和精準治療提供了前所未有的可能性。然而,醫(yī)學影像的解讀對放射科醫(yī)師的專業(yè)知識和經(jīng)驗有較強的依賴性,不僅限制了診斷效率,而且增加了誤診風險,尤其是在資源有限的地區(qū),專業(yè)醫(yī)師的短缺更加劇了這一問題[1]。在此背景下,基于深度學習的醫(yī)學影像自動診斷系統(tǒng)應(yīng)運而生,它能夠模仿人類視覺系統(tǒng),利用自動特征學習和模式識別對疾病早期跡象進行快速識別與定位。然而,要構(gòu)建一個既高效、又可靠的自動診斷系統(tǒng),需要克服數(shù)據(jù)標注成本高、模型泛化能力不足和解釋性差等挑戰(zhàn)。本文旨在深入探討深度學習在醫(yī)學影像自動診斷中的應(yīng)用,提出一種系統(tǒng)設(shè)計方案,以期減輕醫(yī)生的工作負擔,提高診療效率,減少誤診率,為患者提供更及時和個性化的醫(yī)療服務(wù)。

    1 基于深度學習的醫(yī)學影像自動診斷系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

    基于深度學習的醫(yī)學影像自動診斷系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)分為3個關(guān)鍵層次,即用戶界面層、業(yè)務(wù)邏輯層以及數(shù)據(jù)庫層,每個層次都具有重要作用,共同促進系統(tǒng)的高效運作與智能化診斷[2]?;谏疃葘W習的醫(yī)學影像自動診斷系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

    數(shù)據(jù)庫層是系統(tǒng)的基礎(chǔ)支撐,主要用于存儲海量的醫(yī)學影像、病歷資料以及模型參數(shù)等關(guān)鍵數(shù)據(jù),為臨床決策及時提供信息支持。業(yè)務(wù)邏輯層是系統(tǒng)的核心,采用微服務(wù)架構(gòu),將數(shù)據(jù)處理、模型識別和自動標注等功能模塊化,輔助醫(yī)生做出高效診斷。用戶界面層是人機交互的窗口,采用響應(yīng)式設(shè)計,主要包括門診檢查模塊、病理模板編輯器和病歷庫查看界面,保證在多種設(shè)備上均能提供一致的用戶體驗。在系統(tǒng)運行過程中,用戶界面層與業(yè)務(wù)邏輯層間通過WebSocket協(xié)議建立長連接,以進行實時通信。WebSocket協(xié)議通信流程如圖2所示。

    醫(yī)生在用戶界面層輸入患者信息并啟動檢查后,業(yè)務(wù)邏輯層立即響應(yīng),調(diào)用深度學習模型進行影像分析。分析結(jié)果由WebSocket實時傳輸至前端界面。醫(yī)生可以根據(jù)結(jié)果進行診斷并編輯檢查報告。最終生成的病理檢查報告存儲至數(shù)據(jù)庫層,便于患者和醫(yī)生后續(xù)查詢。

    2 軟件設(shè)計

    2.1 影像預(yù)處理

    由于原始醫(yī)學影像是三維空間的投影,其灰度值分布可能受成像條件的影響(例如曝光時間、探測器靈敏度等),因此需要進行歸一化處理。具體為統(tǒng)計每幅圖像的最小和最大灰度值,并對每個像素點進行映射,如公式(1)所示。

    (1)

    式中:I表示原始圖像中某個像素點的灰度值;Imin和Imax分別表示原始圖像中的最小灰度值和最大灰度值;In表示經(jīng)過歸一化處理后,對應(yīng)像素點的新灰度值。

    這樣,無論原始圖像的灰度分布如何,經(jīng)過處理后,所有圖像的像素值都被約束在0~1,保證所有輸入數(shù)據(jù)具有統(tǒng)一的動態(tài)范圍。

    為降低掃描儀電子噪聲和患者移動造成的模糊影響,采用(3×3)ppi的高斯濾波器,標準差設(shè)置為1.5,對影像進行平滑處理,提升圖像的對比度和細節(jié)可見度。針對紋理豐富的醫(yī)學影像區(qū)域,采用自適應(yīng)直方圖均衡化(CLAHE)技術(shù),將圖像劃分為多個(8×8)ppi的子區(qū)域,每個子區(qū)域獨立進行直方圖均衡化,以放大局部灰度變化。為避免在紋理密集區(qū)產(chǎn)生過度增強的偽影,設(shè)置剪切閾值為40,從而限制直方圖均衡化強度,保持圖像的自然觀感。

    2.2 特征提取與增強

    醫(yī)學影像的特征提取主要包括高級、低級特征2種。高級特征主要涉及圖像的語義內(nèi)容,低級特征則更多關(guān)注圖像的紋理和形狀等基本屬性[3]。為了提高特征提取的可靠性和效率,本文采用一種新的混合特征提取框架。該框架分為2個主要部分:一是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的高級特征提取,二是針對紋理和形狀的低級特征提取。

    對于高級特征,利用TensorFlow深度學習框架,加載由50個深度卷積層組成的ResNet-50模型。為了實現(xiàn)這一過程,需要遵循遷移學習策略,即在保留ResNet-50的前49層卷積層的基礎(chǔ)上,移除模型的最后一層全連接層,保證能直接從卷積層的輸出中提取特征,而不是進行最終的分類。使用全局平均池化(Global Average Pooling,GAP)算法來處理第49層的輸出,如公式(2)所示。

    (2)

    式中:v表示單個特征圖的全局平均池化結(jié)果;N表示一個特征向量元素;ai表示單個特征圖中的元素數(shù)量;i表示特征圖中第i個元素的激活值。

    計算每個特征圖中所有激活值的平均值,將每個特征圖轉(zhuǎn)換為一個單一數(shù)值,即該特征圖的“代表性”值,從而有效捕獲影像中的高級語義內(nèi)容,例如器官的結(jié)構(gòu)特征和病變的形態(tài)細節(jié)等。

    低級特征提取需要采用尺度不變特征變換(SIFT)算法和方向梯度直方圖(HOG)技術(shù),以精細捕捉醫(yī)學影像的紋理和形狀特征。具體來說,需要檢測圖像中的關(guān)鍵點并計算其梯度方向直方圖,生成128維的描述符,每個描述符能夠詳細描繪關(guān)鍵點周圍的紋理信息。為了實現(xiàn)這一點,需要對灰度醫(yī)學圖像進行高斯金字塔構(gòu)建,以多尺度方式定位關(guān)鍵點。給定一張灰度醫(yī)學圖像I(x,y,σ),應(yīng)用一組高斯核函數(shù)G(x,y,σ)來生成尺度空間,如公式(3)所示。

    L(x,y,σ)=I(x,y)*G(x,y,σ) (3)

    式中:σ表示尺度參數(shù);*表示卷積運算。

    進而在尺度空間中尋找關(guān)鍵點,即那些在局部區(qū)域和尺度上都是極值的位置。對每個關(guān)鍵點選?。?6×16)ppi鄰域內(nèi)的梯度方向直方圖,將其量化為128維的SIFT描述符,從而構(gòu)成紋理細節(jié)的密集表示,為自動診斷系統(tǒng)提供強大的底層支撐。

    2.3 異常檢測

    完成特征提取與融合后,采用區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)(RPN)對潛在異常區(qū)域進行初步定位[4]。使一個3*3的卷積核在特征圖上滑動,以錨點(anchor)機制生成9個不同比例和尺寸的候選區(qū)域(Region Proposal),每個錨點生成3個比例(1∶1、1∶2和2∶1)和3個尺寸((128×128)ppi、

    (256×256)ppi和(512×512)ppi)的候選框。進而對這些候選區(qū)域進行softmax分類(前景與背景)和邊界框回歸(用于修正錨點坐標)。設(shè)pti為第i個錨點屬于前景的概率預(yù)測,ti為實際標簽(前景為1,背景為0),交叉熵損失函數(shù)Lcls的計算過程如公式(4)所示。

    (4)

    式中:Ncls為錨點的數(shù)量。

    對于邊界框回歸,使用平滑L1損失使預(yù)測邊界框坐標與實際邊界框坐標間的差異最小化。設(shè)tix和tiy分別為第i個錨點在x、y方向上的實際邊界框偏移量,和為預(yù)測的偏移量,平滑L1損失函數(shù)Lreg的計算過程如公式(5)所示。

    (5)

    式中:Nreg為用于回歸的錨點數(shù)量;smooth "L1(?)為一個分段函數(shù)。

    smoothL1(?)如公式(6)所示。

    (6)

    式中:?為平滑L1損失函數(shù)的輸入,代表預(yù)測值與真實值間的差異,即邊界框回歸中的坐標偏移量誤差。

    當?的絕對值<1時使用平方項,以減少梯度在?接近0時的劇烈變化。當?的絕對值>1時使用線性項,以保持對較大錯誤的懲罰。RPN的總損失函數(shù)L是分類損失和回歸損失的加權(quán)和,如公式(7)所示。

    L=λclsLcls+λregLreg (7)

    式中:λcls、λreg分別為平衡兩項損失的權(quán)重參數(shù),通常需要根據(jù)具體任務(wù)進行調(diào)整。

    為了提升檢測精度,本文引入非極大值抑制(NMS)算法,設(shè)置IoU(交并比)閾值為0.7,對RPN輸出的候選區(qū)域進行篩選,移除那些與更高置信度區(qū)域重疊面積>0.7的候選區(qū)域,最終保留約300個最具代表性的異常區(qū)域,用于后續(xù)精確分類和定位。

    2.4 診斷結(jié)果輸出

    為了精確診斷病灶,系統(tǒng)運用基于數(shù)學形態(tài)學的圖像處理技術(shù),即采用開運算與閉運算對分割結(jié)果進行優(yōu)化。開運算利用3×3結(jié)構(gòu)元素進行腐蝕操作,有效剔除<3ppi的小型噪點,再進行等尺寸膨脹恢復(fù)病灶邊緣,保證病灶主體不受損。閉運算則相反,先使用相同的3×3結(jié)構(gòu)元素對圖像進行膨脹,填充病灶內(nèi)<3ppi的孔洞,再執(zhí)行腐蝕操作,平滑邊界同時保持病灶形狀的連貫性,以提升分割精度與病灶輪廓的清晰度。

    與此同時,為了滿足醫(yī)生對診斷結(jié)果可解釋性的要求,系統(tǒng)引入Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping)算法,如公式(8)所示。

    (8)

    式中:LcGrad-CAM表示針對類別c的Grad-CAM熱力圖;αkc表示特征圖Ak對于類別c的權(quán)重,由該類別得分相對于特征圖Ak的梯度全局平均池化得到;Ak表示第k個特征圖。

    計算分類層相對于特征圖的梯度,得到每個位置的重要性權(quán)重,進而生成加權(quán)激活圖,高亮顯示模型認為重要的病灶區(qū)域。這樣不僅能夠促進醫(yī)生對模型推理過程的理解,而且可以為臨床驗證診斷結(jié)果的有效性提供直觀的視覺依據(jù),保證技術(shù)輔助診斷的可靠性和接受度。

    3 測試試驗

    3.1 試驗準備

    在試驗準備階段,采用來自多個醫(yī)療機構(gòu)合作的公開數(shù)據(jù)集,包括CT和MRI影像,分別對應(yīng)不同疾病類別。具體來說,在CT影像數(shù)據(jù)集中,中央型肺癌正樣本共計450張,周圍型肺癌正樣本460張;在MRI影像數(shù)據(jù)集中,浸潤性導管癌正樣本520張,小葉癌正樣本530張,阿爾茨海默病正樣本500張。此外,每個疾病類別均配有相應(yīng)的負樣本,分別為CT影像負樣本500張和MRI影像負樣本600張。數(shù)據(jù)集內(nèi)的影像均來源于權(quán)威醫(yī)學期刊,例如NEJM、JAMA、Lancet和Radiology等,保證樣本的準確性和試驗的可靠性。

    3.2 試驗結(jié)果

    基于上述試驗準備,系統(tǒng)輸出醫(yī)學影像自動診斷結(jié)果,并與專業(yè)放射科醫(yī)生的人工診斷結(jié)果進行比較,以獲取檢測敏感性、檢測特異性等評價指標。為了保證評估過程的客觀性和公正性,采用盲法評估方式,即醫(yī)生在不知系統(tǒng)診斷結(jié)果的情況下對影像進行獨立診斷,然后將系統(tǒng)診斷結(jié)果與醫(yī)生的人工診斷進行比較,進而獲取試驗結(jié)果,見表1。

    由表1可知,本文系統(tǒng)在多種疾病識別中均表現(xiàn)優(yōu)異。在CT影像領(lǐng)域中,針對中央型肺癌,系統(tǒng)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)95.6%的高敏感性,敏銳地捕捉到微小的病灶變化,而且還維持了95.1%的特異性,有效避免了健康個體誤診;在周圍型肺癌的檢測中,系統(tǒng)的敏感性和特異性分別為95.2%和97.3%,表明該系統(tǒng)不僅能夠準確檢測病灶,而且能夠更精準地區(qū)分腫瘤與良性病變。在MRI影像中,系統(tǒng)在乳腺癌識別中表現(xiàn)尤為突出。無論是浸潤性導管癌還是更具挑戰(zhàn)性的小葉癌,其檢測敏感性和特異性均高于96%,表明系統(tǒng)幾乎能發(fā)現(xiàn)所有病例,極少出現(xiàn)誤報。而在阿爾茨海默病這項更隱匿的病理類型上,系統(tǒng)的表現(xiàn)同樣亮眼,敏感性和特異性均高于95%。該結(jié)果表明,即便是在疾病發(fā)展的初期階段,系統(tǒng)也能由MRI影像捕捉到微妙的腦結(jié)構(gòu)變化,為早期干預(yù)和治療提供寶貴的時間窗口。

    4 結(jié)語

    綜上所述,本文設(shè)計在醫(yī)學影像自動診斷中具有高靈敏度和高特異性的優(yōu)勢,能夠精準識別微小病變,有效區(qū)分不同疾病的亞型。這種高水平的識別精度表明系統(tǒng)能夠在復(fù)雜多變的醫(yī)療圖像中準確無誤地篩選出病灶,為臨床診斷提供強有力的支持。未來的研究應(yīng)當更注重跨學科合作,結(jié)合臨床專家的知識與經(jīng)驗,進一步提升系統(tǒng)的魯棒性和實用性。開發(fā)更智能、自適應(yīng)的學習框架,以應(yīng)對不斷變化的醫(yī)療需求,將是下一階段的重要任務(wù)。

    參考文獻

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    [2]林書臣,魏德健,張帥,等.深度學習在膝關(guān)節(jié)骨關(guān)節(jié)炎磁共振診斷中的研究進展[J].激光與光電子學進展,2024,61(14):61-78.

    [3]李云飛,李淑婷,張帥,等.深度學習在腫瘤影像分類中的研究進展[J].中華腫瘤防治雜志,2024,31(12):719-724.

    [4]莫瑩君,郭瑞斌.基于聲像圖深度殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet模型自動診斷腎囊腫[J].中國介入影像與治療學,2022,19(4):221-224.

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