[发明专利]病变部位识别装置、计算机装置及可读存储介质

说明书

一种病变部位识别装置，所述装置获取应用不同的磁共振扫描序列对人体的预设部位进行磁共振扫描得到的第一磁共振图像与第二磁共振图像；对第一磁共振图像与第二磁共振图像进行图像配准；利用训练好的回归卷积神经网络模型检测配准后的第一磁共振图像中的第一预设部位区域，以及检测配准后的第二磁共振图像中的第二预设部位区域；利用训练好的双训练卷积神经网络模型的第一卷积神经子网络预测第一预设部位区域的第一病变概率，以及预测第二预设部位区域的第二病变概率；根据第一病变概率与第二病变概率判断预设部位是否为病变部位。本发明还提供一种计算机装置及计算机可读存储介质。本发明可以实现高准确度的病变部位识别。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种识别磁共振图像中病变部位的装置、计算机装置和计算机可读存储介质。

背景技术

前列腺癌(prostate cancer，PCa)是一种具有高死亡率的致命癌症，在2016年有180890个新诊断案例，并且预测在2030年会有1700000个案例并且每年造成500000个死亡。在早期诊断出前列腺癌能够大幅度提高前列腺癌的治愈率。当今的前列腺癌诊断主要是基于prostate specific antigen(PSA)血液检测和直肠指检digital rectal examination(DRE)。如果PSA结果为阳性，则再进行经直肠超声活检(transrectal ultrasound(TRUS)biopsy)。但是传统检测方法有很大的局限性，会造成误诊进而影响治疗。

近期研究表明，磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)不会对病人造成伤害，并且具有更高的准确性。医生可以通过分析MRI图像进行诊断。然而，医生诊断会花费大量的人力物力，而且诊断结果很大程度上取决于医生的专业水平。如何根据MRI图像实现高准确度的病变部位识别成为亟待解决的问题。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种病变部位识别装置、计算机装置和计算机可读存储介质，其可以实现高准确度的病变部位识别。

本申请的第一方面提供一种病变部位识别装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取应用不同的磁共振扫描序列对人体的预设部位进行磁共振扫描得到的第一磁共振图像与第二磁共振图像；

配准单元，用于对所述第一磁共振图像与第二磁共振图像进行图像配准；

检测单元，用于利用训练好的回归卷积神经网络模型对配准后的第一磁共振图像与第二磁共振图像进行检测，得到配准后的第一磁共振图像中的第一预设部位区域与配准后的第二磁共振图像中的第二预设部位区域；

预测单元，用于利用训练好的双训练卷积神经网络模型中的第一卷积神经子网络预测所述第一预设部位区域属于病变区域的概率，得到第一病变概率，利用训练好的双训练卷积神经网络模型中的第二卷积神经子网络预测所述第二预设部位区域属于病变区域的概率，得到第二病变概率，其中所述双训练卷积神经网络模型通过对所述第一卷积神经子网络与所述第二卷积神经子网络同时训练得到，所述双训练卷积神经网络模型训练所用的损失函数由所述第一卷积神经子网络的第一损失函数、所述第二卷积神经子网络的第二损失函数和所述第一卷积神经子网络与所述第二卷积神经子网络之间的一致性损失函数组成；

判断单元，用于根据所述第一病变概率与第二病变概率判断所述预设部位是否为病变部位；

所述第一损失函数与第二损失函数为：

L(p，y)＝-[ylog(p)+(1-y)log(1-p)]，

其中，p是所述第一卷积神经子网络/第二卷积神经子网络对对应的训练图像预测得到的病变概率，y是标签，若训练图像有病变y为1，没有病变y为0；

所述一致性损失函数为：