ai医疗影像诊断系统,医学影像智能识别技术

　　GitChat作者：王小明

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　　医学影像与人工智能的结合是数字医学领域的一个新的分支和产业热点。医学影像判读需要长时间的专业经验积累，医生的培养周期也比较长。深度学习在很大程度上和医生是一样的。通过对海量知识的学习、理解和应用，人工智能在影像检测效率和准确率上可以做到比专业医生更快。

　　大数据、人工智能等前沿技术在医疗领域的应用已经成为趋势。大数据驱动的人工智能在癌症诊断中的应用，无疑给了患者一个机会，不仅可以挽救无数患者的生命，对于缓解医疗资源和医患矛盾也具有重要意义。

　　一、医学影像简介医学影像是指为了医疗或医学研究，以无创的方式获取人体或人体某一部位的内部组织图像的技术和处理过程。它包括以下两个相对独立的研究方向：医学成像系统和医学图像处理。前者是指成像的过程，包括成像机理的研究、成像设备和成像系统分析。后者是指对获得的图像进行进一步的处理，其目的或者是恢复不够清晰的原始图像，或者是突出图像中的某些特征信息，或者是对图像进行模式分类等。

　　随着现代医学影像的快速发展，医学影像技术已经从传统的普通X线和血管造影形成了由UI、CT、CR、DR、MRI、PET、PET-CT、数字减影血管造影、PACS等技术组成的医学影像系统。随着影像技术的不断丰富，医学影像已经从“辅助检查手段”转变为现代医学中最重要的临床诊断和鉴别诊断手段。接下来，医学影像将向三个方向发展：(1)从单一的形态影像检查设备向“形态和功能”融合影像发展；(2)从大型设备到小型、简易的床边设备，未来将越来越多地应用于重症监护、家庭医学、预防保健等领域；(3)现代医学影像技术与放射治疗手段的结合，集诊断与治疗于一体。我们相信，更先进、更便捷的影像诊断设备将使临床诊断和治疗更加依赖影像检查，这将增加对影像的需求，促进影像设备的发展。

　　大数据人工智能分析技术让医学影像诊断的软硬件更加智能化。利用深度学习技术分析医学图像和视频是一个新的研究方向。通过训练好的卷积神经网络，可以快速构建和训练自己的深度学习系统。

　　二、用Python进行图像处理的基础。图像处理的库有很多，其中OpenCV(开放式计算机视觉)是主流，基于C/C，支持Linux/Windows/Mac OS/Android/iOS，提供Python、Matlab、Java等语言的接口。由于其丰富的接口、卓越的性能和业务友好的许可，它在学术界和工业界都很受欢迎。作为最流行的动态语言之一，Python不仅使用起来非常简单，而且功能强大。通过Python学习OpenCV框架，可以帮助你快速理解计算机视觉的基本概念和重要算法。

　　安装时，您可以使用pip安装opencv-python或从opencv.org下载源代码。本文简要介绍如何安装pip。

　　pip安装-升级setuptoolspip安装numpy Matplotlibpip安装opencv-python

　　图2-1加载胃部病历切片的Python代码示例

　　三。用于图像识别的神经网络1943年，心理学家W.S.McCulloch和数学逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络构造方法，并证明了单个神经元可以执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。

　　卷积神经网络是人工神经网络的进一步改进。它是专门为识别二维图像而设计的特殊多层感知器，可以自动提取图像特征。不需要太多的预处理就可以更好地学习原始图像的不变特征。目前，典型的卷积神经网络是多层和可训练的结构。包括输入层、卷积层(局部连接层)、采样层、归一化层、全连接层、逻辑回归层和输出层等。如何提高卷积神经网络的图像识别效果，如何找到最适合待识别数据集的网络结构和参数配置，以及对不同数据集具有一定兼容性的网络结构成为研究的热点。

　　典型的卷积神经网络的概念模型如图3-1所示。每一层由几个二维平面组成。网络包括卷积层和池层，分别表示为C层和S层。网络中间还包含一些隐藏层，在全连接层。在网络架构中，只有一个输入层，直接接收二维对象，样本的特征提取过程嵌套在卷积和池化过程中。整个连接层有很多隐藏层，主要实现分类的过程。

　　图3-1卷积神经网络的一般模型

　　图3-2显示了卷积层神经网络结构中最重要的部分，称为滤波器或内核。因为这个结构在TensorFlow文档中称为过滤器，所以我们将这个结构统称为过滤器。如图4所示，过滤器可以将当前神经网络上的子节点矩阵转换为下一个神经网络上的单位节点矩阵。单位矩阵是指长度和宽度均为1的节点矩阵，但深度不限。

　　图3-2卷积层滤波器结构图

　　在一个卷积层中，滤波器处理的节点矩阵的长度和宽度是手动指定的，这个节点矩阵的大小也称为滤波器的大小。常用的过滤器尺寸为33或55。因为滤波器处理的矩阵深度与当前神经网络节点矩阵的深度相同，虽然节点矩阵是三维的，但是滤波器的大小只需要指定二维即可。过滤器中另一个需要手动指定的设置是处理得到的单位节点矩阵的深度。该设置称为过滤器的深度。注意，过滤器尺寸是指过滤器的输入节点矩阵的尺寸，而深度是指输出单元节点矩阵的深度。如图3-2，左边小矩阵的大小就是滤镜的大小，右边单位矩阵的深度就是滤镜的深度。

　　TensorFlow为卷积神经网络提供了非常好的支持，下面的程序实现了一个卷积层的正向传播过程。从下面的代码可以看出，通过TensorFlow实现卷积层非常方便。

　　#通过tf.get_variable创建过滤器的权重变量和偏移变量。上面描述了卷积层#的参数个数只与滤波器的大小和深度以及当前层的节点矩阵的深度有关，所以这里声明的参数变量#是一个四维矩阵。前两个维度表示过滤器的大小，第三个维度表示当前层的深度，第四个维度表示过滤器的深度。filter _ weight=TF . get _ variable( weights ，[5，5，3，16]，initializer=TF . truncated _ normal _ initializer(STD dev=0.1))#类似于卷积层，当前层矩阵上不同位置的偏移项也是共享的，所以下一层共有四个深度。在此示例代码中，16是筛选器的深度，也是神经网络中下一个节点矩阵的深度。Bias=tf.get _ variable (bias ，[16]，initializer=TF . constant _ initializer(0.1))# TF . nn . conv 2d提供了一个非常方便的函数来实现卷积层前向传播的算法。这个函数的第一个输入是当前层的节点矩阵。注意，这个矩阵是一个四维矩阵，后三个维度对应一个节点矩阵，第一个#维度对应一个输入批次。比如在输入层，input [0，]代表第一张图片，input [1，] #代表第二张图片，以此类推。tf.nn.conv2d的第二个参数提供卷积层的权重，第三个参数是不同维度下的步长。虽然第三个参数提供了一个长度为4的数组，但是第一个和最后一个维度中的数字#必须是1。这是因为卷积层的步长仅对矩阵的长和宽有效。最后一个参数是填充的方法)#，TensorFlow提供了两种选择：相同或有效。其中SAME表示添加所有0填充，而#“valid”表示不添加。Conv=tf.nn.conv2d (input，filter _ weight，stripes=[1，1，1，1]，padding= same) # tf.nn.bias _ add提供了一个方便的函数，为每个节点添加偏置项。注意这里不能直接使用added方法，因为矩阵上不同位置的节点需要加上相同的偏移项。虽然下一个神经网络的大小是# 22，但是只有一个偏移项(因为深度是1)，22矩阵中的每一个值都需要加上这个#偏移项。Bias=tf.nn.bias _ add (conv，bias) #计算结果用ReLU激活函数去线性化。Actived_conv=tf.nn.relu(bias)在卷积神经网络中，卷积层之间常加入一个池层。池层可以有效地减少矩阵的大小，从而减少最终全连接层中的参数。使用池层不仅可以加快计算速度，还可以防止过拟合。与卷积层类似，池层的前向传播是通过移动一个类似过滤器的结构来完成的。然而，池层过滤器中的计算不是节点的加权和，而是更简单的最大值或平均值运算。使用最大操作的池层称为最大池，这是使用最多的池层结构。使用平均运算的池层称为平均池层。

　　# tf.nn. max_pool实现最大池层的正向传播过程，其参数与tf.nn.conv2d函数类似。# ksize提供滤波器的大小，strides提供步长信息，padding提供是否使用全0进行填充。pool=TF . nn . max _ pool(actived _ conv，k size=[1，3，3，1]，stripes=[1，2，2，1]，padding= same )我们通过一个图像分类问题来介绍卷积神经网络是如何工作的。下面是卷积神经网络判断一张图片是否包含“孩子”的过程，包括四个步骤：图像输入卷积)最大最大池化)全连接神经网络计算。

　　图3-3神经网络判断一张图片是否包含“孩子”的过程

　　首先，把图片分成重叠的独立块，如下图。接下来，将每个独立的块输入到一个小的神经网络中；这个小的神经网络已经被训练来判断一张图片是否属于“儿童”的范畴，它的输出是一个特征数组。标准数码相机有三个通道：红色、绿色和蓝色。每种颜色的像素值在0到255之间，形成三个堆叠的二维矩阵。灰度图像只有一个通道，可以用一个二维矩阵表示。

　　将所有独立块输入小神经网络后，第一步根据77个独立块的相对位置排列每个输出的特征数组，得到一个新的数组。

　　第二步，这个小神经网络对所有77张大小相同的小图片执行相同的计算，也称为SharedWeights。这样做是因为，第一，对于图像等数组数据，局部数组的值往往是高度相关的，可以形成独特的局部特征，容易被检测到；其次，图像和其他信号的局部统计特征与其位置无关。如果特征地图可以出现在图片的一部分，它也可以出现在任何地方。因此，不同位置的细胞具有相同的重量，在阵列的不同部分检测到相同的模式。从数学上讲，特征图执行的这种过滤操作是一种离散卷积，因此得名卷积神经网络。

　　卷积步骤完成后，使用最大池算法减少像素采样阵列，并将特征矩阵除以22。在每个划分的网格中只保留最大数组，其他数组被丢弃以获得Max-PooledArray。接下来，最大池数组作为另一个神经网络的输入，这个全连接的神经网络将最终计算出这个图是否符合预期的判断。

　　在实际应用中，卷积、最大池和全连接神经网络计算，每一步都可以重复多次。总体思路是连续压缩大图片，直到输出单个值。通过更多的卷积步骤，神经网络可以处理和学习更多的特征。

　　四。胃癌病理切片的鉴别在医学影像学领域，病理图片一直是医学领域的“金标准”，病理诊断是疾病最终判断的环节。人工读片存在主观性高、重复性低、定量和信息利用不足、费时费力、知识和经验难以传承等问题。人工智能病理切片识别系统的优势在于能够自动分析、分割、检测感兴趣区域，定量评估病变区域的变异程度，结果具有可重复性。

　　图4-1胃癌病理切片

　　图4-1橙色曲线标记的区域是图中可见的癌巢(细胞癌变的区域)的一部分；鸟巢看起来和正常区域很不一样，几个蓝框选择的区域就是正常区域的一个例子。这些差异主要是由于癌细胞的形态特征和排列方式与正常区域完全不同。

　　胃癌病理切片识别的目标是方便深度卷积神经网络技术，使计算机能够快速准确地自动识别胃癌数字病理切片局部视野中的癌巢。

　　选取胃癌病理切片进行常规HE染色，放大20倍，图片尺寸为20482048像素，tiff格式。选择200个患者病例(80%为癌症，20%为非癌症)，共有2000个病理切片，1500个训练集和500个测试集。

　　数据注释：

　　病理学家标记数据(双盲评估和验证)有无癌症，用线条勾勒出肿瘤区域的轮廓，提供知识图谱解释。

　　胃癌病理切片的AI识别，其实就是一场

2017中国大数据人工智能创新创业大赛

　　记录：《王晓明：肿瘤医疗影像 AI 识别技术实战解析》