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申请/专利权人：成都全景德康医学影像诊断中心有限公司

摘要：本申请提供一种基于深度学习的医学影像智能诊断方法及系统，首先获取一个基础医学影像诊断网络和多个样例医学影像采集数据，然后将样例医学影像采集数据被加载到诊断网络的图像语义特征提取网络中，以生成多个反映医学影像语义的图像医学语义特征后被输入到分类预测网络中，进行分类识别并生成影像诊断数据。此外，还将样例医学影像采集数据和诊断数据转化为深度特征图，以更直观地反映影像的关键点特征。最后，通过综合考虑图像医学语义特征、影像诊断数据及两种深度特征图，获取目标训练误差参数，以此评估网络的诊断性能。当训练误差参数满足终止条件时，即得到训练完成的医学影像诊断网络，由此提高医学影像的诊断准确性和效率。

主权项：1.一种基于深度学习的医学影像智能诊断方法，其特征在于，所述方法包括：获取基础医学影像诊断网络和多个样例医学影像采集数据，所述多个样例医学影像采集数据为对基础医学影像片段进行多帧影像部位采集生成的图像数据时序序列，所述医学影像诊断网络用于根据已有的医学影像数据输出诊断标签概率分布；将所述多个样例医学影像采集数据加载到所述基础医学影像诊断网络的图像语义特征提取网络，生成多个图像医学语义特征，所述图像语义特征提取网络用于对所述样例医学影像采集数据进行医学特征语义表示，所述图像医学语义特征反映所述样例医学影像采集数据的医学影像语义矢量；将所述多个图像医学语义特征加载到所述基础医学影像诊断网络的分类预测网络，生成多个影像诊断数据，所述分类预测网络用于对所述图像医学语义特征进行分类识别；将所述多个样例医学影像采集数据表示为多个第一深度特征图，并将所述多个影像诊断数据表示为多个第二深度特征图，所述第一深度特征图反映所述样例医学影像采集数据的各影像关键点特征稠密参数，所述第二深度特征图反映所述影像诊断数据的各影像关键点特征稠密参数，其中，深度特征图是通过深度学习模型提取的图像特征的可视化表示；基于所述多个图像医学语义特征、所述多个影像诊断数据、所述多个第一深度特征图，以及所述多个第二深度特征图，获取所述基础医学影像诊断网络的目标训练误差参数，所述目标训练误差参数表征所述基础医学影像诊断网络的医学影像诊断性能；在所述目标训练误差参数符合训练终止要求时，生成完成训练的医学影像诊断网络；所述基于所述多个图像医学语义特征、所述多个影像诊断数据、所述多个第一深度特征图，以及所述多个第二深度特征图，获取所述基础医学影像诊断网络的目标训练误差参数，包括：依据所述多个图像医学语义特征对应的先验影像诊断特征与所述多个影像诊断数据获取第一误差参数，所述第一误差参数用于控制所述影像诊断数据；依据所述多个第一深度特征图与所述多个第二深度特征图获取第二误差参数，所述第二误差参数用于控制所述影像诊断数据的各影像关键点特征稠密参数；基于所述第一误差参数和所述第二误差参数获取所述目标训练误差参数；所述依据所述多个第一深度特征图与所述多个第二深度特征图获取第二误差参数，包括：依据所述多个第一深度特征图与所述多个第二深度特征图获取第一误差子参数、以及依据所述多个第一深度特征图与所述多个第二深度特征图获取第二误差子参数，所述第一误差子参数用于控制所述影像诊断数据和所述图像医学语义特征在各影像关键点的特征稠密参数分布误差，所述第二误差子参数用于控制所述影像诊断数据和所述图像医学语义特征在各影像关键点的特征稠密参数误差；将所述第一误差子参数和所述第二误差子参数的调整系数输出为所述第二误差参数；所述依据所述多个第一深度特征图与所述多个第二深度特征图获取第一误差子参数，包括：获取各影像关键点中的第x个影像关键点对应的所述第一深度特征图的第一特征热力参数、所述第x个影像关键点对应的所述第二深度特征图的第二特征热力参数，x为正整数；在获取到所述第一特征热力参数与调整系数进行融合生成的融合参数时，将所述融合参数与所述第二特征热力参数进行比值计算生成比值计算结果，并将所述比值计算结果输出为第x个深度特征图对的特征稠密参数误差比率，不同的所述深度特征图对对应不同影像关键点的所述第一深度特征图、所述第二深度特征图，所述调整系数为以目标常数为底的、所述第一特征热力参数的对数值；在基于所述第x个深度特征图对的特征稠密参数误差比率的计算策略生成各个深度特征图对的特征稠密参数误差比率时，将所述各个深度特征图对的特征稠密参数误差比率的相加值输出为所述第一误差子参数；所述依据所述多个第一深度特征图与所述多个第二深度特征图获取第二误差子参数，包括：获取所述第一特征热力参数与所述第二特征热力参数之间的切比雪夫度量值，并将所述切比雪夫度量值输出为所述第x个深度特征图对的特征稠密参数误差；在基于所述第x个深度特征图对的特征稠密参数误差的计算策略生成各个深度特征图对的特征稠密参数误差时，将所述各个深度特征图对的特征稠密参数误差的相加值输出为所述第二误差子参数。

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