授权专利
【发明专利】结节超声分类数据处理方法及数据处理系统
公开(公告)号: CN113780483B
摘要附图:
标题: 结节超声分类数据处理方法及数据处理系统
专利类型: 授权发明
申请日: 2021-11-12
公开(公告)日: 2022-01-28
当前申请(专利权)人: 首都医科大学附属北京潞河医院
IPC分类号: G06V10/764 | G06N3/04 | G06N3/08
法律状态/事件: 授权
技术功效: [0046]为了解决现有技术存在的上述问题，本发明提供了一种结节超声分类数据处理方法及数据处理系统，解决了现有技术中不同超声设备在软硬件实现上(不同信号处理算法、超声探头、AD采集精度、通道数等)及扫描医师手法上的差异导致对检查结果造成差异影响问题;避免了模型的训练需要更新高层卷重，也需要对低层权重进行更新带来的庞大数据量。本发明具有以下特点： [0047]1. 采用二元对抗学习模式，采用风格处理和结构性处理进行独立学习，然后融合的梯次性学习方式，并得出风格处理和结构性处理损失函数作为矫正参数，对人和设备兼容性强，可以大大削弱不同硬件设备并兼容操作人员主观差异，使得检查结果更为客观稳定; [0048]2. 为了进一步提高对抗学习准确性，引入风格相似性损失函数和解剖结构一致性损失函数，进一步优化生成器避免对抗性学习中风格相似性和结构一致性损失同一困难问题; [0049]3.引入全损失函数综合考虑风格处理损失函数、结构性处理损失函数、风格相似性损失函数和解剖结构一致性损失函数进一步提高对操作人员主观差异兼容性，使得检查结果更为客观稳定; [0050]4.相对于传统迁移模型，只需要较少的数据量对生成器进行有限次校正，即可获 得来源于不同超声设备或不同扫描医师的图像适应转换的生成图像;通过选用全局平 均池化层部分代替全连接层，既减少参数又可以避免过拟合 ，对空间信息进行了求和，因 而对输入的空间变换更具有稳定性。 [0051]5.使用全局平均池化和全局最大池化可以同时减少邻域大小受限造成的估计值方差和卷积层参数误差造成估计均值的偏移两种误差。 [0052]6.采用Sigmoid激活层和Relu激活函数匹配使用不仅提升网络的逼近能力还可以将数据进行归一化处理可以降低梯度消失概率。
摘要: 本发明涉及医疗数据识别与处理技术领域，涉及一种结节超声分类数据处理方法及数据处理系统、电子设备和存储介质，包含一个超声图像生成器和两个判别器，引入两个判别器的损失函数及对应的风格损失函数和全损失函数，被用于生成对抗学习，并对图像生成器优化校正得到可完成两种存在差异的图像自适应转化的生成器。解决了现有技术中不同超声设备在软硬件实现上及扫描医师手法上的差异导致对检查结果造成差异影响;对生成器进行有限次校正，即可获得来源于不同超声设备或不同扫描医师的图像适应转换的生成图像。选用全局平均池化层部分代替全连接层减少了参数，提高对操作人员主观差异兼容性，具有稳定、误差小的特点。
