[发明专利]基于注意力机制的胶质瘤分级方法以及装置

权利要求书

1.一种基于注意力机制的胶质瘤分级方法，用于对胶质瘤患者的待分级核磁共振影像进行分析得到胶质瘤分级结果从而为医师提供参考依据，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1，获取待训练核磁共振影像，并对所述待训练核磁共振影像进预处理得到预处理数据；

步骤S2，构建基于ResNet的分类网络，并将所述预处理数据输入该分类网络得到输出分类以及特征图F；

步骤S3，通过下式从所述特征图F中获取注意力图M_c，并将该注意力图M_c与所述特征图F进行像素相乘得到优化后的特征图F'：

式中，C为所述特征图F的通道数，r为所述特征图F的缩放倍数，σ为Sigmoid激活函数层，δ为ReLU激活函数层，F_c为所述特征图F池化后的池化特征图；

步骤S4，建立由所述输出分类以及与所述胶质瘤分级结果相关的真实分类构成的损失函数；

步骤S5，根据所述损失函数以及所述优化后的特征图F'通过预定网络优化算法更新所述分类网络直到满足收敛条件得到收敛的分类网络作为输出模型；

步骤S6，将所述待分级核磁共振影像输入所述输出模型得到所述胶质瘤分级结果从而为所述医师提供所述参考依据，

其中，所述步骤S2中的所述分类网络包括由3×3×1二维卷积核以及1×1×3二维卷积核组成的伪三维卷积核、激活层以及归一化层。

2.根据权利要求1所述的基于注意力机制的胶质瘤分级方法，其特征在于：

其中，所述步骤S1包括如下子步骤：

步骤S1-1，获取所述待训练核磁共振影像；

步骤S1-2，对所述待训练核磁共振影像进行归一化处理得到归一化影像；

步骤S1-3，以所述归一化影像中的胶质瘤区域为中心进行体素块提取得到多个体素块；

步骤S1-4，将所有所述体素块拼接在通道维度上进行拼接得到所述预处理数据。

3.根据权利要求1所述的基于注意力机制的胶质瘤分级方法，其特征在于：

其中，所述步骤S4中的所述损失函数Loss为：

Loss＝Y(-log(Y_pred))+(1-Y)(-log(1-Y_pred))

式中，Y为所述真实分类，Y_pred为所述输出分类。

4.根据权利要求1所述的基于注意力机制的胶质瘤分级方法，其特征在于：

其中，在所述步骤S5中所述网络优化算法为Adam算法。

5.一种基于注意力机制的胶质瘤分级装置，其特征在于，包括：

图像获取部，用于获取待分级核磁共振影像；

图像分析部，通过权利要求1至4中任意一项所述的基于注意力机制的胶质瘤分级方法对所述待分级核磁共振影像进行分析得到胶质瘤分级结果；以及

分级结果输出部，用于输出所述胶质瘤分级结果。