科创中国
基于迁移学习的X射线影像处理方法及系统
发布时间: 2023-05-27
来源: 科技服务团
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
生物与新医药技术
成果介绍
X射线影像检查是在医疗领域，尤其在骨骼的观察等相关细分领域中的主要技术手段和依据。以手部骨骼X影响为例，在存在骨骼变异或者因疾病等引起的骨骼变形情形下，X线影像学改变具有特异性，且能够反映骨骼的变异程度以及全身各关节可能存在的受损程度。在现实的骨骼X影像中，虽然骨骼变形相对较为容易观察和识别，但其影像表现形式复杂多样，同一类型起因的骨骼变形的表现形式甚至可以多达数十种，且多为几种并存，因此造成针对特定的变形类型的识别或者归类及其复杂，且常规方法的图像归类和识别准确率极低。识别特定类别的X线征像，对于后续进入人工判断和骨骼变异类型识别是十分重要的，而目前这种识别一般需要有多年经验的人员才能正确的识别分类。目前，国内外尚未见有效的针对骨骼变异类型进行有效识别和归类的产品或系统面世。
成果亮点
本发明提出了一种基于迁移学习的X射线影像处理方法和系统，并在其中公开了改进的扩充样本和模型构建方法，该方法以一个预训练好的卷积神经网络VGG-16为基础，首先利用保守训练保留图片的特征提取器层，针对输液积料的数据集，训练和搭建特定的分类器，得到初步结果。之后采取层迁移对特征提取器层的权重进行fine-tune，即微调，使准确率提升，最后，对网络中的损失函数进一步优化，改进后的损失函数更好的适应小样本数据训练，准确率进一步提升到较满意程度。在网络训练过程中，采用热力图的方式实现可视化可以帮助更高效地调参。另外，在具体的实验过程中设计了基准实验——用Hog()提取特征加上SVM(支持向量机)方法来做分类，以及未使用迁移学习的神经网络模型作为对比模型。以上方法和实验很好地区分了骨节部位的正常和非正常变异这两种情况，且在有限的样本数据条件下，依然用以上方法训练后得到较好的识别准确率。
团队介绍
哈尔滨医科大学坐落在北国冰城哈尔滨，是一所历史文化底蕴深厚的医学高等学府，由我国现代医学先驱伍连德博士于1926年创办的滨江医学专门学校（1938年更名为哈尔滨医科大学）和前身为中国共产党于1931年在江西瑞金创建的中国工农红军军医学校原兴山（现鹤岗市）中国医科大学第一、二分校组建而成。学校历经97年的发展建设，传承伍连德博士“赤诚爱国、自强创业”的精神，发扬中国工农红军军医学校“政治坚定、技术优良”的光荣传统，秉承“木直中绳、博学载医”的校训，综合实力不断增强，具有相当的发展规模和鲜明的办学特色。学校是部委省共建大学、黑龙江省国内一流大学建设高校、中俄医科大学联盟中方牵头单位、国家理科基础科学研究与教学人才培养基地、教育部首批试办七年制高等医学教育院校、教育部高水平公共卫生学院建设高校。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：“科创中国”黑龙江科技服务团 (黑龙江省科学技术协会) 评价时间：2023-11-10
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