【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及肿瘤影像分析系统，具体涉及多模态肿瘤影像特征提取与融合分析系统及其方法。
技术介绍
1、随着医学影像技术的迅速发展，多模态影像在肿瘤诊断和治疗中扮演着越来越重要的角色。传统的单模态影像分析方法已经难以满足现代医学对精准诊断的需求。近年来，研究者们开始尝试将不同模态的医学影像信息进行整合，以期获得更全面、更准确的诊断结果。
2、在多模态肿瘤影像分析领域，目前最接近的技术主要集中在简单的特征拼接和基于深度学习的特征融合两个方向。简单的特征拼接方法虽然实现起来较为简单，但往往无法充分利用不同模态之间的互补信息，导致融合效果不佳。而基于深度学习的特征融合方法虽然在一定程度上改善了这一问题，但仍然存在几个关键的技术挑战。
3、首先，现有的特征提取方法在处理不同模态的医学影像时，往往无法有效地应对图像中的噪声和伪影。这些干扰因素不仅影响了特征提取的质量，还可能导致后续的诊断结果产生偏差。其次，在特征融合阶段，现有方法往往采用简单的加权平均或拼接策略，难以充分利用不同模态之间的互补信息。这种粗糙的融合方式不仅无法发挥多模态影像的优势，还可能引入冗余信息，影响最终的诊断效果。
4、此外，现有的肿瘤预测模型大多采用固定结构的神经网络，缺乏对时序信息的有效利用，难以捕捉肿瘤发展的动态特征。这使得这些模型在预测肿瘤发展趋势和评估治疗效果时的表现不尽如人意。最后，现有方法在模型优化方面也存在不足，通常采用简单的参数调优策略，难以在复杂的参数空间中找到最优解，导致模型性能无法充分发挥。
5、这
技术实现思路
1、本专利技术旨在解决上述技术问题，提出了创新的多模态肿瘤影像特征提取与融合分析系统及其方法。该系统包括数据获取模块、多模态特征提取与融合模块、肿瘤预测模块以及优化模块，通过一系列创新性的技术手段，实现了对多模态肿瘤影像的高效处理和准确分析。
2、本专利技术提出多模态肿瘤影像特征提取与融合分析系统,包括数据获取模块、多模态特征提取与融合模块、肿瘤预测模块以及优化模块,其中:数据获取模块,采用多模态医学影像信息学标准dicom对输入的多模态影像标定各影像模态对应位置信息,获取每个位置的对应于每个模态的图像数据,针对每个位置的对应每个模态的图像数据进行归一化操作,形成初始分析数据,将初始分析数据输入到多模态特征提取与融合模块；多模态特征提取与融合模块,针对初始分析数据采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,针对提取的每个位置的每个模态的像素特征数据进行特征融合,构造肿瘤信息特征矩阵,将肿瘤信息特征矩阵作为肿瘤预测模块的输入；肿瘤预测模块:将肿瘤信息特征矩阵送入具有卷积层的多模态肿瘤影像预测网络,并采用误差反馈机制,微调网络的卷积层参数与双向lstm网络参数；优化模块:采用遗传算法对多模态肿瘤影像预测网络进行参数优化,形成肿瘤预测模型。
3、优选地，所述多模态为3模态,包括ct、mri、pet模态,归一化后的图像数据中,ct图像数据作为参考特征,归一化后的多个模态的初始分析数据包括ct初始分析数据与mr或pet初始分析数据，所述归一化是将图像数据划分为多个像素点,采用平均像素来计算像素点的最大灰度值。
4、优选地，所述多模态特征提取与融合模块包括ct特征提取单元、mr特征提取单元、pet特征提取单元以及融合单元,其中:ct特征提取单元利用ct初始分析数据采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,每个ct像素对应一个ct特征向量；mr特征提取单元利用mr初始分析数据采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,每个mr像素对应一个mr特征向量；pet特征提取单元利用pet初始分析数据采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,每个pet像素对应一个pet特征向量；融合单元将ct特征向量、mr特征向量、pet特征向量进行加权融合,以ct特征向量为主,mr特征向量或pet特征向量为辅,从而实现ct、mr或pet的特征融合,得到融合特征向量,进而得到肿瘤信息特征矩阵。
5、优选地，所述融合单元将ct特征向量、mr特征向量、pet特征向量的融合过程是:
6、f＝ωct*ct+(ωmr*mr+ωpet*pet)
7、其中,f为融合特征向量,ct、mr、pet分别为对应模态的特征向量,特征向量加权融合的权重分别为:ωct,ωmr或ωpet,使得ωct+ωmr＝1或ωct+ωpet＝1,λct,λmr或λpet分别是ωct,ωmr或ωpet的平方值，k≥2,权重计算公式为：
8、或
9、或
10、优选地，所述多模态肿瘤影像预测网络包括卷积层与双向lstm网络,利用卷积层对信息特征矩阵进行图像内容理解,并利用双向lstm网络实现对多模态肿瘤影像特征以及影像序列的分析与处理,其中卷积层的计算公式为:
11、y＝f(∑(w*x)+b)
12、其中,y为输出,f为激活函数,w为卷积核权重,x为输入,b为偏置项；双向lstm网络的前向传播计算公式为:
13、ht＝σ(wxh*xt+whh*h(t-1)+bh)
14、其中ht为t时刻的隐藏状态，σ为激活函数，wxh为输入到隐藏层的权重矩阵，xt为t时刻的输入whh为隐藏层到隐藏层的权重矩阵，h(t-1)为t-1时刻的隐藏状态,bh为偏置项。
15、多模态肿瘤影像特征提取与融合分析系统的方法,包括步骤如下:(1)利用多模态医学影像信息学标准dicom对输入的多模态影像标定各影像模态对应位置信息,获取每个位置的对应于每个模态的图像数据,针对每个位置的对应每个模态的图像数据进行归一化操作,形成初始分析数据；针对初始分析数据采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,针对提取的每个位置的每个模态的像素特征数据进行特征融合,构造肿瘤信息特征矩阵,将肿瘤信息特征矩阵作为肿瘤预测网络的输入；(2)将肿瘤信息特征矩阵送入肿瘤预测网络,首先采用卷积层进行数据预处理,再利用双向lstm网络实现对序列的输出与反馈的分析与处理；(3)使用遗传算法优化网络超参,得到优化的肿瘤预测网络,即为肿瘤预测模型，当数据集采用3模态影像数据ct、mri、pet时,步骤(1)中归一化的初始分析数据包括:归一化后的ct初始分析数据与归一化后的mr或pet初始分析数据,归一化是将图像数据划分为多个像素点,采用平均像素来计算像素点的最大灰度值,归一化公式如下:
16、
17、其中，i为原始图像像素值，μ为图像平均像素值，σ为图像像素标准差，inormalized为归一化后的像素值。
18、优选地，所述采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,包括如下过程:(1)基于卷积神经网络构建生成器,生成器网络结构包括特征提取层、下上采样层以及激活层,生成器在迭代过程中生成与输入数据相近的生成图像,使生成图像与标签数据尽本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.多模态肿瘤影像特征提取与融合分析系统,其特征在于,包括数据获取模块、多模态特征提取与融合模块、肿瘤预测模块以及优化模块,所述数据获取模块,采用多模态医学影像信息学标准DICOM对输入的多模态影像标定各影像模态对应位置信息,获取每个位置的对应于每个模态的图像数据,针对每个位置的对应每个模态的图像数据进行归一化操作,形成初始分析数据,将初始分析数据输入到多模态特征提取与融合模块；所述多模态特征提取与融合模块,针对初始分析数据采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,针对提取的每个位置的每个模态的像素特征数据进行特征融合,构造肿瘤信息特征矩阵,将肿瘤信息特征矩阵作为肿瘤预测模块的输入；所述肿瘤预测模块将肿瘤信息特征矩阵送入具有卷积层的多模态肿瘤影像预测网络,并采用误差反馈机制,微调网络的卷积层参数与双向LSTM网络参数；所述优化模块采用遗传算法对多模态肿瘤影像预测网络进行参数优化,形成肿瘤预测模型。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述多模态为3模态,包括CT、MRI、PET模态,归一化后的图像数据中,CT图像数据作为参考特征,归一化后的多个模态的初始分析数据包括
3.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述多模态特征提取与融合模块包括CT特征提取单元、MR特征提取单元、PET特征提取单元以及融合单元,其中:CT特征提取单元利用CT初始分析数据采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,每个CT像素对应一个CT特征向量；MR特征提取单元利用MR初始分析数据采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,每个MR像素对应一个MR特征向量；PET特征提取单元利用PET初始分析数据采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,每个PET像素对应一个PET特征向量；融合单元将CT特征向量、MR特征向量、PET特征向量进行加权融合,以CT特征向量为主,MR特征向量或PET特征向量为辅,从而实现CT、MR或PET的特征融合,得到融合特征向量,进而得到肿瘤信息特征矩阵。
4.根据权利要求3所述的系统,其特征在于,所述融合单元将CT特征向量、MR特征向量、PET特征向量的融合过程是:
5.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述多模态肿瘤影像预测网络包括卷积层与双向LSTM网络,利用卷积层对信息特征矩阵进行图像内容理解,并利用双向LSTM网络实现对多模态肿瘤影像特征以及影像序列的分析与处理,其中卷积层的计算公式为:
6.根据权利要求1-5任一项所述的多模态肿瘤影像特征提取与融合分析系统的方法,其特征在于,包括步骤如下:(1)利用多模态医学影像信息学标准DICOM对输入的多模态影像标定各影像模态对应位置信息,获取每个位置的对应于每个模态的图像数据,针对每个位置的对应每个模态的图像数据进行归一化操作,形成初始分析数据；针对初始分析数据采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,针对提取的每个位置的每个模态的像素特征数据进行特征融合,构造肿瘤信息特征矩阵,将肿瘤信息特征矩阵作为肿瘤预测网络的输入；(2)将肿瘤信息特征矩阵送入肿瘤预测网络,首先采用卷积层进行数据预处理,再利用双向LSTM网络实现对序列的输出与反馈的分析与处理；(3)使用遗传算法优化网络超参,得到优化的肿瘤预测网络,即为肿瘤预测模型，当数据集采用3模态影像数据CT、MRI、PET时,步骤(1)中归一化的初始分析数据包括:归一化后的CT初始分析数据与归一化后的MR或PET初始分析数据,归一化是将图像数据划分为多个像素点,采用平均像素来计算像素点的最大灰度值,归一化公式如下:
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,包括如下过程:(1)基于卷积神经网络构建生成器,生成器网络结构包括特征提取层、下上采样层以及激活层,生成器在迭代过程中生成与输入数据相近的生成图像,使生成图像与标签数据尽量接近；(2)构建判别器,判别器网络结构包括特征提取层以及输出层,通过多级卷积对输入图像进行特征提取,形成多级输入特征图,判别器通过输出层输出最终特征向量；(3)搭建生成器与判别器之间的损失函数,通过计算训练更新生成器与判别器内的参数；(4)针对判别器与生成器的损失函数进行对抗训练,不断交替迭代,迭代达到稳定平衡状态时,得到生成器的待处理图像的输出结果；所述特征融合,包括如下过程:(1)分别利用CT、MRI、PET初始分析数据采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,每个像素对应一个特征向量；(2)针对每个像素,利用特征融合公式进行特征融合,特征融合函数f(i,j)如下:
8.根据权利...
【技术特征摘要】
1.多模态肿瘤影像特征提取与融合分析系统,其特征在于,包括数据获取模块、多模态特征提取与融合模块、肿瘤预测模块以及优化模块,所述数据获取模块,采用多模态医学影像信息学标准dicom对输入的多模态影像标定各影像模态对应位置信息,获取每个位置的对应于每个模态的图像数据,针对每个位置的对应每个模态的图像数据进行归一化操作,形成初始分析数据,将初始分析数据输入到多模态特征提取与融合模块；所述多模态特征提取与融合模块,针对初始分析数据采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,针对提取的每个位置的每个模态的像素特征数据进行特征融合,构造肿瘤信息特征矩阵,将肿瘤信息特征矩阵作为肿瘤预测模块的输入；所述肿瘤预测模块将肿瘤信息特征矩阵送入具有卷积层的多模态肿瘤影像预测网络,并采用误差反馈机制,微调网络的卷积层参数与双向lstm网络参数；所述优化模块采用遗传算法对多模态肿瘤影像预测网络进行参数优化,形成肿瘤预测模型。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述多模态为3模态,包括ct、mri、pet模态,归一化后的图像数据中,ct图像数据作为参考特征,归一化后的多个模态的初始分析数据包括ct初始分析数据与mr或pet初始分析数据，所述归一化是将图像数据划分为多个像素点,采用平均像素来计算像素点的最大灰度值。
3.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述多模态特征提取与融合模块包括ct特征提取单元、mr特征提取单元、pet特征提取单元以及融合单元,其中:ct特征提取单元利用ct初始分析数据采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,每个ct像素对应一个ct特征向量；mr特征提取单元利用mr初始分析数据采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,每个mr像素对应一个mr特征向量；pet特征提取单元利用pet初始分析数据采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,每个pet像素对应一个pet特征向量；融合单元将ct特征向量、mr特征向量、pet特征向量进行加权融合,以ct特征向量为主,mr特征向量或pet特征向量为辅,从而实现ct、mr或pet的特征融合,得到融合特征向量,进而得到肿瘤信息特征矩阵。
4.根据权利要求3所述的系统,其特征在于,所述融合单元将ct特征向量、mr特征向量、pet特征向量的融合过程是:
5.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述多模态肿瘤影像预测网络包括卷积层与双向lstm网络,利用卷积层对信息特征矩阵进行图像内容理解,并利用双向lstm网络实现对多模态肿瘤影像特征以及影像序列的分析与处理,其中卷积层的计算公式为:
6.根据权利要求1-5任一项所述的多模态肿瘤影像特征提取与融合分析系统的方法,其特征在于,包括步骤如下:(1)利用多模态医学影像信息学标准dicom对输入的多模态影像标定各影像模态对应位置信息,获取每个位置的对应于每个模态的图像数据,针对每个位置的对应每个模态的图像数据进行归一化操作,形成初始分析数据；针对初始分析数据采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,针对提取的每个位置的每个模态的像素特征数据进行特征融合,构造肿瘤信息特征矩阵,将肿瘤信息特征矩阵...
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