基于改进轻量卷积网络的医学影像病变区域自动分割方法、介质及设备

本发明属于医学影像处理领域，具体涉及基于改进轻量卷积网络的医学影像病变区域自动分割方法、介质及设备。

背景技术：

1、恶性肿瘤，也称癌症，是一种导致患者死亡的严重器官性疾病。据2023年全球数据统计，恶性肿瘤已成为全球第二大死亡原因。每年有大量不断增加的患者被确诊为恶性肿瘤，使得人类生命健康受到严重威胁，目前临床中降低恶性肿瘤死亡率的方法主要是依赖于早发现与早治疗。

2、包括计算机断层成像(computed tomography,ct)、磁共振成像(magneticresonance imaging，mri)等在内的医学影像技术是检测恶性肿瘤的主要途径之一。而医学影像分割是医学影像领域的关键内容，找到病变区域在医学影像中的确切位置和轮廓，辅助医师对肿瘤进行临床病灶诊断、靶向药物或部分切除手术治疗具有重要意义。然而，传统的人工诊断医学影像方法耗时耗力，其准确度取决于专家的专业知识和主观判断，不确定性与误差难以避免，极易造成医疗事故。目前，基于卷积神经网络(convolutional neuralnetwork，cnn)的自然图像分割技术逐渐趋于成熟，fcn(fully cnn)、u-net、v-net等深度学习模型在医学影像分割领域得到了广泛应用。但目前面向医学影像的自动分割技术仍不够成熟，面临着样本数据集有限的难题，且对正常器官与病变器官的分割性能仍有待提高。

技术实现思路

1、本发明针对现有技术中的不足，提供一种基于改进轻量卷积网络的医学影像病变区域自动分割方法、介质及设备。

2、为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

3、基于改进轻量卷积网络的医学影像病变区域自动分割方法，其特征在于，包括：

4、对医学影像数据进行预处理，将预处理过后的数据划分出训练集和测试集；

5、基于mobilenetv2的倒立残差块构建轻量级卷积分割模型；

6、通过设置不同深度的倒立残差模块得到不同尺度的特征图，构建特征金字塔网络并引入自适应权重，通过自顶向下的路径和横向连接，融合不同尺度的特征图，得到多尺度特征；

7、设计自适应通道注意力机制计算金字塔网络输出特征每个通道的注意力权重，并据此对通道特征进行重标定；设计自适应空间注意力机制计算金字塔网络输出特征每个位置的注意力权重，并据此对空间特征进行重标定；融合重标定后获得的通道注意力特征和空间注意力特征，用于输入卷积分割模型以得到医学影像病变区域分割结果；

8、设计卷积分割模型的损失函数，并采用划分的训练集和测试集对卷积分割模型进行训练和测试；

9、将待分割的医学影像数据输入训练好的卷积分割模型，得到医学影像病变区域分割结果。

10、为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

11、进一步地，所述对医学影像数据进行预处理包括归一化处理和去噪处理；

12、所述归一化处理是将医学影像像素值进行归一化转换到[0,1]的统一范围内，如下式：

13、

14、式中，x表示原始医学影像像素，xmax、xmin分别表示像素的最大值和最小值；

15、所述去噪处理是采用适应不同像素强度的自适应调窗方法，如下式：

16、

17、式中，w(i，j)为窗口大小；m为调窗参数；cc(i，j)、lc(i，j)、ic(i，j)分别为像素综合对比度、局部对比度和强度对比度；i(i，j)为图像中像素点i，j的灰度值；α为一常数；μ为像素点i，j的邻域均值；n表示邻域大小。

18、进一步地，所述基于mobilenetv2的倒立残差块构建的卷积分割模型中，在升维和卷积过程均进行批量归一化和prelu函数激活操作，对降维进行批量归一化操作，在输入特征和卷积后输出特征之间引入残差连接，同时在残差连接之前引入prelu激活函数；

19、所述卷积分割模型提取出的影像特征f′(x)为：

20、f′(x)＝h(x)+δ(x)；

21、式中，h(x)是卷积后输出特征；x是输入特征，是根据预处理后的医学影像数据所提取的特征；δ是prelu激活函数。

22、进一步地，所述构建特征金字塔网络并引入自适应权重，通过自顶向下的路径，融合不同尺度的特征图，得到多尺度特征，具体为：

23、pi＝αi·conv(ci+1)+βi·upsample(ni)；

24、式中，pi表示自顶向下上采样生成的第i层特征图；ci+1是自底向上第i+1层卷积结果特征图；ni是第i层的低分辨率特征图；conv是卷积操作；upsample是上采样操作；αi和βi是可学习的权重参数，通过通道注意力机制来计算：

25、

26、式中，σ是sigmoid激活函数。

27、进一步地，所述设计自适应通道注意力机制计算金字塔网络输出特征每个通道的注意力权重为：

28、sc＝σ(w2δ(w1·avgpool(fc)))；

29、式中，σ是sigmoid激活函数；fc是金字塔网络输出特征图的第c个通道；avgpool是平均池化操作；w1、w2是可学习的参数矩阵；sc是第c个通道的注意力权重；

30、对通道特征进行重标定，得到重标定后的通道注意力特征f′c：

31、f′c＝sc·fc。

32、进一步地，所述设计自适应空间注意力机制计算金字塔网络输出特征每个位置的注意力权重为：

33、sij＝σ(w4δ(w3·concat(avgpool(pi)，maxpool(pi))))；

34、式中，concat是拼接操作；maxpool是最大池化操作；w4、w3是可学习的参数矩阵，sij是第(i，j)位置的注意力权重；

35、对空间特征进行重标定，得到重标定后的空间注意力特征fs′：

36、fs′＝sij·pi。

37、进一步地，所述融合重标定后获得的通道注意力特征和空间注意力特征，具体为：

38、

39、式中，ffusion为融合特征，为张量积符号。

40、进一步地，所述卷积分割模型的损失函数为：

41、

42、式中，l是总损失；wi是第i个像素的权重；yi是第i个像素的真实标签；pi是模型预测的第i个像素为正类的概率；α、β、γ、δ、η、θ是取值在[0，1]范围内的超参数；是第i个像素的梯度信息；ii是第i个像素的特征信息；ineighbor是第i个像素的相邻像素的特征信息；imulti-scale是第i个像素在多尺度下的特征信息。

43、相应地，本发明提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序使计算机执行如上所述的基于改进轻量卷积网络的医学影像病变区域自动分割方法。

44、相应地，本发明提出了一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时，实现如上所述的基于改进轻量卷积网络的医学影像病变区域自动分割方法。

45、本发明的有益效果是：本发明基于mobilenetv2中的倒立残差块引入残差连接构建轻量级卷积模块，使模型能够适应有限的样本数据集；对特征金字塔网络设计自适应权重融合不同分辨率特征图，提高病变区域的定位精度；根据输入的特征图自适应计算通道注意力权重和空间注意力权重，以突出病变区域；融合通道注意力和空间注意力，更全面地关注病变区域；设计一种综合考虑像素梯度信息、空间信息和多尺度信息的损失函数优化策略，使得模型更关注难以分类的样本。本发明能够有效克服病变数据样本较小、病变区域与正常器官之间难以分辨的问题，显著提高病变区域分割精确性，使得病变区域分割与识别变得更高效，且模型泛化能力更强。