[发明专利]基于多特征深度神经网络的宫颈活检区域识别方法及装置

说明书

本发明公开了基于多特征深度神经网络的宫颈活检区域识别方法及装置，装置包括：图像采集单元，采集宫颈的生理盐水图像、醋酸图像和碘图像；数据处理单元，包括已训练的宫颈活检区域识别模型，宫颈活检区域识别模型对生理盐水图像、醋酸图像和碘图像进行分析处理，输出宫颈存在活检区域的概率标签；宫颈活检区域识别模型包括：特征提取层，包括3个独立的特征提取子网络，分别用于提取生理盐水图像、醋酸图像和碘图像的特征；特征结合层，将3个特征拼接起来；顶层，对拼接后的特征进行识别，输出宫颈存在活检区域的概率标签；显示单元，获取所述的概率标签并显示。该宫颈活检区域识别装置可辅助医生对患者的宫颈是否存在活检区域做出准确判断。

技术领域

本发明涉及医疗图像处理领域，尤其涉及一种基于多特征深度神经网络的宫颈活检区域识别方法及装置。

背景技术

宫颈癌是妇科常见的恶性肿瘤，是严重威胁妇女健康的第二位恶性肿瘤，也是目前人类唯一病因明确的恶性肿瘤。阴道镜检查是宫颈癌筛查的关键环节，也是准确诊断宫颈病变和宫颈癌的关键环节，提前发现宫颈病变能够有效地降低宫颈癌风险。

宫颈病变的检查步骤主要分三步：(1)宫颈细胞学检查，，最常用的是巴氏涂片法；(2)阴道镜检查，如果细胞学结果有异常，需要做阴道镜检查，观察宫颈上皮颜色、血管等的变化；(3)宫颈组织活检检查，，如果阴道镜检查有疑问，则医生会在阴道镜定位下，对可疑病变处取少许宫颈组织行活检检查，活检结果也就成为宫颈病变的最终结论。

阴道镜检查时直接暴露宫颈后，依次使用生理盐水、3％-5％醋酸溶液、复方碘溶液涂抹，通过放大的宫颈图像供检查者仔细观察子宫颈鳞柱交界及柱状上皮区内是否有孤立的异常区域(需要活检的区域)存在，指导选择活检的准确部位，取代盲目活检，提高活检阳性率与诊断的准确率。

阴道镜检查是一种基于经验的检测方法，异常区域范围的判断需要依靠医生的经验和直观的判断能力，判断的准确率直接关系活检的阳性率和诊断准确率。随着医疗信息化的发展，大量阴道镜检查结果以影像数据形式积累保存下来。目前，已有许多机器学习和图像处理的方法运用到阴道镜检测辅助领域当中，包括宫颈口的检测、醋白区域的检测、宫颈病变的预测等，这些方法起到了一定的辅助作用，但无法从根本上辅助医生作出更准确的判断。而且这些方法大多只使用3％-5％醋酸溶液作用的阴道镜宫颈图像，这与医生通过生理盐水、3％-5％醋酸溶液、复方碘溶液的图像特征变化判定是否存在活检区域的医学经验不一致。因此，如何合理地利用医学影像和医学经验，设计一种兼顾上述技术问题的宫颈活检区域检测状，从根本上辅助医生作出更准确的判断，是当前亟待解决的问题。

发明内容

本发明提供一种基于多特征深度神经网络的宫颈活检区域识别装置，采集患者宫颈的生理盐水图像、醋酸图像和碘图像，分别提取三类图像的特征并进行融合，输出宫颈存在活检区域的概率标签，从根本上辅助医生对患者的宫颈是否需要活检做出更准确的判断。

本发明提供了如下技术方案：

一种基于多特征深度神经网络的宫颈活检区域识别装置，包括：

图像采集单元，采集宫颈的生理盐水图像、醋酸图像和碘图像，并发送至数据处理单元；

数据处理单元，包括已训练的宫颈活检区域识别模型，所述的宫颈活检区域识别模型对生理盐水图像、醋酸图像和碘图像进行分析处理，输出宫颈存在活检区域的概率标签；

所述的宫颈活检区域识别模型包括：

特征提取层，包括3个独立的特征提取子网络，分别用于提取生理盐水图像、醋酸图像和碘图像的特征；

特征结合层，将特征提取层提取的3个特征通过通道维度拼接起来；

顶层，对拼接后的特征进行识别，输出宫颈存在活检区域的概率标签；

显示单元，获取所述的概率标签并显示。