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龍圖騰網(wǎng)恭喜同濟(jì)大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于上下文信息感知的肝臟腫瘤二點(diǎn)五維深度學(xué)習(xí)分割算法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114723669B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210227648.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于上下文信息感知的肝臟腫瘤二點(diǎn)五維深度學(xué)習(xí)分割算法是由羅燁;潘超;趙生捷;王培軍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于上下文信息感知的肝臟腫瘤二點(diǎn)五維深度學(xué)習(xí)分割算法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于上下文信息感知的肝臟腫瘤二點(diǎn)五維深度學(xué)習(xí)分割算法。本發(fā)明結(jié)合二維網(wǎng)絡(luò)和三維網(wǎng)絡(luò)提出基于上下文感知的二點(diǎn)五維分割網(wǎng)絡(luò)模型，在綜合利用上下文信息的同時(shí)有效降低計(jì)算成本。一方面將多張連續(xù)切片作為網(wǎng)絡(luò)輸入，另一方面在編碼器部分使用三維卷積提取深層特征和片間特征，從而利用層間連續(xù)性來(lái)優(yōu)化分割結(jié)果，同時(shí)在特征提取網(wǎng)絡(luò)頂層使用空洞空間卷積池化模塊來(lái)引入全局語(yǔ)義信息，緩解分割目標(biāo)尺度差異較大的問(wèn)題。此外，在解碼器部分使用二維網(wǎng)絡(luò)降低參數(shù)量，在網(wǎng)絡(luò)中使用深度可分離卷積代替常規(guī)卷積來(lái)降低運(yùn)算成本，同時(shí)結(jié)合類(lèi)別交叉熵?fù)p失函數(shù)和Dice損失函數(shù)設(shè)計(jì)的加權(quán)損失函數(shù)也能夠進(jìn)一步改善醫(yī)學(xué)圖像中的類(lèi)別不均衡問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于上下文信息感知的肝臟腫瘤二點(diǎn)五維深度學(xué)習(xí)分割算法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于上下文信息感知的肝臟腫瘤二點(diǎn)五維深度學(xué)習(xí)分割算法，其特征在于，針對(duì)肝臟腫瘤圖像邊緣模糊、對(duì)比度低、尺度差異大等分割難點(diǎn)，從利用上下文信息的角度出發(fā)，針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像連續(xù)切片間信息連續(xù)性的特征，結(jié)合二維和三維網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)建立了二點(diǎn)五維分割網(wǎng)絡(luò)模型；使用深度可分離卷積進(jìn)一步降低參數(shù)量和運(yùn)算成本；在特征提取網(wǎng)絡(luò)頂層通過(guò)空洞空間卷積池化模塊引入全局語(yǔ)義信息；此外考慮到肝臟腫瘤和背景的類(lèi)別不平衡問(wèn)題，結(jié)合類(lèi)別交叉熵?fù)p失函數(shù)和Dice損失函數(shù)設(shè)計(jì)了更適合分割任務(wù)的加權(quán)損失函數(shù)來(lái)優(yōu)化算法性能；肝臟腫瘤二點(diǎn)五維深度學(xué)習(xí)分割算法具體包括以下步驟：（1）采用肝臟腫瘤CT圖像數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；（2）構(gòu)建二點(diǎn)五維分割網(wǎng)絡(luò)模型，預(yù)處理得到的連續(xù)圖像作為輸入，在三維編碼階段進(jìn)行深層特征提取，二維解碼階段恢復(fù)到原特征分辨率并輸出中間層切片的分割預(yù)測(cè)結(jié)果，中間通過(guò)降維模塊相連接；（3）為了進(jìn)一步增加感受野，在編碼子網(wǎng)絡(luò)的頂層使用空洞空間卷積金字塔池化模塊引入更多全局語(yǔ)義信息；（4）考慮數(shù)據(jù)集中的樣本類(lèi)別問(wèn)題，基于分割任務(wù)中常用的交叉熵?fù)p失函數(shù)和Dice損失函數(shù)，設(shè)計(jì)了更適合醫(yī)學(xué)分割任務(wù)的加權(quán)損失函數(shù)，使用該損失函數(shù)對(duì)二點(diǎn)五維分割網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；（5）訓(xùn)練步驟（2）中的二點(diǎn)五維分割網(wǎng)絡(luò)模型，利用3D全連接條件隨機(jī)場(chǎng)來(lái)細(xì)化最終的肝臟腫瘤分割結(jié)果；使用Dice相似性系數(shù)、體素重疊誤差、體素相對(duì)誤差分割任務(wù)常用評(píng)估指標(biāo)對(duì)二點(diǎn)五維分割網(wǎng)絡(luò)模型及算法進(jìn)行評(píng)估；步驟（2）描述了網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，二點(diǎn)五維分割網(wǎng)絡(luò)模型包括一個(gè)三維編碼器子網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)二維解碼器子網(wǎng)絡(luò)，中間由降維-跳躍連接模塊來(lái)連接編碼階段和解碼階段中相同分辨率的特征圖；包括以下步驟：（2.1）將每張目標(biāo)圖像連續(xù)相鄰的t張圖像拼接在一起作為輸入圖像，輸入網(wǎng)絡(luò)中提取特征；對(duì)于體積V沿z軸上的第k個(gè)切片，將第k-t到k+t層切片拼接在一起，其對(duì)應(yīng)的連續(xù)t相鄰切片如下所示： ；（2.2）在編碼階段對(duì)輸入圖像進(jìn)行特征提取，使用三維深度可分離卷積來(lái)更好地挖掘?qū)觾?nèi)和層間信息；（2.3）編碼器子網(wǎng)絡(luò)由四層組成，每一層的最后通過(guò)下采樣操作來(lái)使分辨率遞減、特征圖通道數(shù)翻倍，從而充分學(xué)習(xí)圖像切片層內(nèi)和層間圖像的特征；（2.4）在編碼器的第四層輸出的特征圖像上使用三維空洞空間卷積金字塔池化模塊來(lái)增加感受野的大小，保留更多全局上下文信息；（2.5）解碼器子網(wǎng)絡(luò)為四層反卷積操作，使用二維深度可分離卷積來(lái)降低網(wǎng)絡(luò)的維度和參數(shù)量，其中上采樣和卷積操作構(gòu)成一個(gè)用于參數(shù)學(xué)習(xí)的反卷積結(jié)構(gòu)；（2.6）通過(guò)降維-跳躍連接模塊連接編碼器子網(wǎng)絡(luò)和解碼器子網(wǎng)絡(luò)，將圖像細(xì)節(jié)由編碼器傳輸?shù)浇獯a器；（2.7）在解碼器末端還原圖像大小并進(jìn)行語(yǔ)義分割；步驟（4）中，基于分割任務(wù)中常用的交叉熵?fù)p失函數(shù)和Dice損失函數(shù)，在訓(xùn)練過(guò)程中設(shè)計(jì)并使用了更適合醫(yī)學(xué)分割任務(wù)的加權(quán)損失函數(shù)；包括以下步驟：（4.1）在逐像素交叉熵?fù)p失函數(shù)的基礎(chǔ)上引入類(lèi)別加權(quán)因子，類(lèi)別平衡交叉熵?fù)p失函數(shù)的定義如下所示： 其中，表示由醫(yī)生標(biāo)注的真值圖像，表示由二點(diǎn)五維分割網(wǎng)絡(luò)模型生成的預(yù)測(cè)圖像，N表示批處理的大小，由在整圖中所占像素比例決定；（4.2）Dice損失函數(shù)如下式所示： ；（4.3）結(jié)合交叉熵?fù)p失函數(shù)和Dice損失函數(shù)設(shè)計(jì)得到加權(quán)損失函數(shù)，最終的加權(quán)損失函數(shù)如下所示： 其中和為權(quán)重系數(shù)，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果調(diào)整權(quán)重系數(shù)的大小來(lái)獲得更優(yōu)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

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