【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及肿瘤，尤其涉及一种基于自适应多层卷积神经网络的肿瘤生长预测与分割方法。
技术介绍
1、现有技术中，肿瘤生长预测与分割主要依赖于医生的临床经验和手工标注的医学影像数据常用的分割和预测方法包括传统的图像处理技术和基于机器学习的分类算法，图像处理技术常采用边缘检测、区域生长方法来分割肿瘤区域，而机器学习算法则通过构建分类器来识别肿瘤边界，然而，传统方法在面对肿瘤复杂边界、低对比度影像以及不规则生长模式时，表现出明显的局限性，尤其是在处理具有高度异质性和复杂性的医学影像数据时，现有方法的鲁棒性和准确性较差。
2、当前一些基于卷积神经网络的深度学习方法逐渐应用于肿瘤分割和生长预测，卷积神经网络能够通过卷积层自动提取影像中的局部特征，并结合全连接层进行分类和预测，然而，标准的卷积神经网络模型在应对多尺度的肿瘤生长变化时，往往依赖固定的卷积核大小和网络结构，缺乏动态调整能力，这导致模型在不同患者的影像数据上表现不一致，此外，现有的深度学习方法通常忽略了对影像数据中不同区域重要性的动态调整，难以精确捕捉到肿瘤与周围组织的细微差异，特别是在低对比度区域或边界模糊的情况下，模型容易出现分割误差，导致肿瘤区域被错误划分或漏检。
3、现有的医学影像肿瘤生长预测方法同样存在不足，大多数方法只能基于单一时间点的影像进行预测，缺乏对时间序列数据的充分利用，无法准确描述肿瘤的动态生长趋势，此外，现有的预测模型通常忽略了肿瘤的非线性生长特性，难以对未来时间点的肿瘤扩展范围和生长方向做出准确的预测。
4、综上所述，
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的在于提出一种基于自适应多层卷积神经网络的肿瘤生长预测与分割方法，本专利技术通过引入自适应多层卷积神经网络，并结合注意力机制和多时间点的影像数据处理，极大地提升了肿瘤分割和生长趋势预测的精度和鲁棒性。
2、根据本专利技术实施例的一种基于自适应多层卷积神经网络的肿瘤生长预测与分割方法，包括如下步骤：
3、s1、获取包含肿瘤区域的医学影像数据集；
4、s2、对医学影像数据集进行预处理，包括图像归一化、噪声去除、增强对比度和边缘增强，同时对医学影像中的伪影进行消除；
5、s3、构建自适应多层卷积神经网络模型，自适应多层卷积神经网络模型由若干个卷积层、池化层、全连接层、注意力机制模块以及输出层组成；
6、s4、将预处理后的医学影像数据集输入至自适应多层卷积神经网络模型中，通过集成的注意力机制模块对各卷积层输出的特征图进行加权处理；
7、s5、基于最终加权特征图，卷积层自动调整卷积核的大小、步长和层数，在肿瘤影像的不同区域中提取出局部特征，针对肿瘤与周围组织对比度较低时，自适应多层卷积神经网络模型识别肿瘤边界的细微差异；
8、s6、通过dice损失函数对自适应多层卷积神经网络模型进行监督学习训练，训练过程中结合标注的肿瘤位置和边界信息，优化自适应多层卷积神经网络模型对肿瘤分割的准确度；
9、s7、在自适应多层卷积神经网络模型训练完成后，输入新的待检测医学影像数据，利用自适应多层卷积神经网络和注意力机制模块对影像中的肿瘤区域进行自动分割，输出肿瘤边界；
10、s8、基于多时间点的医学影像数据集，输入包含肿瘤区域的时间序列影像数据，利用自适应多层卷积神经网络模型对肿瘤的生长趋势进行预测，结合注意力机制的加权特征输出，预测肿瘤在未来时间点的生长方向、位置及其可能扩展的范围；
11、s9、在分割和预测过程中，自适应多层卷积神经网络模型根据反馈机制动态调整各层的卷积核大小、步长以及注意力机制的权重分布；
12、s10、输出肿瘤的分割结果以及生长趋势预测结果，用于辅助临床医生进行治疗方案的制定和调整。
13、可选的，所述获取包含肿瘤区域的医学影像数据集d：
14、d＝{i1,i2,…,in}；
15、其中，ii为每一张医学影像，i＝1,2,…,n表示医学影像数据集中不同影像的索引，医学影像来自磁共振成像或计算机断层扫描。
16、可选的，所述s3步骤具体包括：
17、s31、构建自适应多层卷积神经网络模型f，自适应多层卷积神经网络模型由多个卷积层、池化层、全连接层、注意力机制模块和输出层组成；
18、s32、卷积层用于从输入的医学影像数据x中提取局部特征，卷积操作为：
19、
20、其中，z(l)为第l层卷积后的输出特征图，w(l,k)为第l层中第k个卷积核的权重，x(l,k)为输入特征图中的第k个特征通道，∥w(l,k)∥2为卷积核的正则化项，λ为正则化系数，b(l)为偏置项；
21、s33、池化层通过最大池化或平均池化操作对卷积层输出的特征图进行下采样，得到池化后的特征图p(l)；
22、s34、注意力机制模块用于对各卷积层输出的特征图进行加权处理，动态调整特征图中的权重：
23、
24、其中，a(l)为第l层的注意力权重，θ为激活函数，为注意力机制的权重矩阵，μ(l,k)和σ(l,k)分别为第l层中第k个通道的均值和标准差，ε为小的正值防止除零错误；
25、s35、全连接层用于将注意力机制模块加权处理后的特征进行映射：
26、
27、其中，h为全连接层的输出特征，为第i个全连接层的权重，a(l,i)为对应的注意力特征，η为正则化系数，n为全连接层神经元的数量；
28、s36、输出层用于生成最终的肿瘤分割结果及生长趋势预测。
29、可选的，所述s4步骤具体包括：
30、s41、将经过预处理和标注后的医学影像数据集d输入至自适应多层卷积神经网络模型f中，通过注意力机制模块对各卷积层输出的特征图进行加权处理，调整不同区域的权重，聚焦于肿瘤边界及其生长模式；
31、s43、将注意力加权后的特征图a(l)与卷积层输出的特征图进行融合，生成最终的特征图，融合后的特征图表达式为：
32、
33、其中，为加权处理后的特征图，⊙为元素级乘法操作。
34、可选的，所述s5步骤具体包括：
35、s51、基于最终加权特征图卷积层动态调整卷积核的大小步长和层数目标在肿瘤影像的不同区域中提取出局部特征：
36、
37、其中，为动态调整后的卷积核数量，为步长，为卷积层数，为第l层第k个卷积核的权重，为权利要求4中的加权特征图，为偏置项，λ为正则化系数；
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1.一种基于自适应多层卷积神经网络的肿瘤生长预测与分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应多层卷积神经网络的肿瘤生长预测与分割方法，其特征在于，所述获取包含肿瘤区域的医学影像数据集D：
3.根据权利要求1所述的一种基于自适应多层卷积神经网络的肿瘤生长预测与分割方法，其特征在于，所述S3步骤具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于自适应多层卷积神经网络的肿瘤生长预测与分割方法，其特征在于，所述S4步骤具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于自适应多层卷积神经网络的肿瘤生长预测与分割方法，其特征在于，所述S5步骤具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于自适应多层卷积神经网络的肿瘤生长预测与分割方法，其特征在于，所述S6步骤具体包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于自适应多层卷积神经网络的肿瘤生长预测与分割方法，其特征在于，所述S7步骤具体包括：
8.根据权利要求1所述的一种基于自适应多层卷积神经网络的肿瘤生长预测与分割方法，其特征在于，所述S8步骤具体
...【技术特征摘要】
1.一种基于自适应多层卷积神经网络的肿瘤生长预测与分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应多层卷积神经网络的肿瘤生长预测与分割方法，其特征在于，所述获取包含肿瘤区域的医学影像数据集d：
3.根据权利要求1所述的一种基于自适应多层卷积神经网络的肿瘤生长预测与分割方法，其特征在于，所述s3步骤具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于自适应多层卷积神经网络的肿瘤生长预测与分割方法，其特征在于，所述s4步骤具体包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：邓小武，唐喜燕，鲁荣波，丁黎明，李森林，向进，张成康，
申请(专利权)人：怀化学院，
类型：发明
国别省市：
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