[发明专利]一种基于CMR双向循环网络的心衰自动分级方法

权利要求书

1.一种基于CMR双向循环网络的心衰自动分级方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：获取心脏左心室短轴的核磁共振电影并预处理；

S2：预处理后的图像序列将分别以顺序及逆序的方式同时输入到双向循环判断神经网络中进行训练及判断；

S3：对双向循环判断神经网络模型进行参数训练，其中训练集的制作依据临床诊断出的I/II/III/IV四个心衰等级，将I和II级心衰归为轻度心衰，III与IV级归为重度心衰；

S4：将预处理好的图像序列输入到训练好的双向循环判断神经网络中，并且根据提取的运动影像特征实现心衰的轻重分级。

2.根据权利要求1所述的基于CMR双向循环网络的心衰自动分级方法，其特征在于：步骤S1中，所述核磁共振电影，每个电影序列有25帧图像，并对图像尺寸进行归一化为100*100像素。

3.根据权利要求1所述的基于CMR双向循环网络的心衰自动分级方法，其特征在于：步骤S2中所述双向循环判断神经网络包括正向运动判断网络和反向运动判断网络，正向运动判断网络接收顺序输入的心脏短轴电影，正向运动判断网络中含有二维的卷积神经网络用来提取图像中的空间信息，其提取的特征将输入到长短记忆LSTM网络中，用以建立心脏正向运动的时间关系；反向运动判断网络将接收逆序输入的心脏短轴电影，反向运动判断网络也是由卷积神经网络和长短轴记忆网络组成，但为了加大正向运动和反向运动时提取特征的组间距离，其结构少两层卷积神经网络。

4.根据权利要求1所述的基于CMR双向循环网络的心衰自动分级方法，其特征在于：步骤S3中，将每帧图像裁剪到100*100，将含有25帧图像的左室短轴电影以及对应的二分类标签提供给双向循环网络，二分类标签即轻度心衰和重度心衰；其中正向运动分析网络的输入为正向顺序，即输入顺序为第1,2,3…，25帧，反向运动分析网络的输入顺序为逆向，即输入顺序为第25,24,23，…,1帧，最后两支网络所提取的特征将融合到一起，利用sigmoid作为最后输出层的激活函数，进行心衰轻重程度的自动分级。

5.根据权利要求4所述的基于CMR双向循环网络的心衰自动分级方法，其特征在于：步骤S3中，使用训练集对双向循环判断网络参数利用随机梯度下降法进行优化。

6.根据权利要求1所述的基于CMR双向循环网络的心衰自动分级方法，其特征在于：步骤S4中，将经过归一化处理后的心脏核磁电影输入到训练好的双向循环判断神经网络中，对轻度心衰和重度心衰分别给出两个预测值，其中预测值大的那一类即为最终判断结果。