本发明提出一种漏斗胸Haller指数测量方法、电子设备及存储介质，包括：获取大量漏斗胸患者胸骨横切面的CT影像，构建训练数据集；基于卷积神经网络U‑Net构建胸骨轮廓分割模型，采用训练数据集对胸骨轮廓分割模型进行训练，直到模型收敛，得到训练好的胸骨轮廓分割模型；对于患者所有待处理的胸部CT影像，找出其中胸骨凹陷程度最大的胸部CT影像并输入到训练好胸骨轮廓分割模型，分割出其对应的胸骨轮廓图，找出胸骨轮廓图中Haller指数的四个关键点，计算得到Haller指数。本发明可自动计算并输出漏斗胸Haller指数，提高漏斗胸自动诊断准确率及诊断效率，为计算机辅助个性化漏斗胸诊疗技术奠定基础。
1.漏斗胸Haller指数测量方法，其特征在于，包括：
S1. 获取大量漏斗胸患者胸骨横切面的CT影像，构建训练数据集；
S2. 构建卷积神经网络U-Net模型，采用训练数据集对卷积神经网络U-Net模型进行训练，直到模型收敛，得到训练好的胸骨轮廓分割模型；其中，胸骨轮廓分割模型的训练方法，包括：（1）设置卷积神经网络U-Net模型参数；
卷积神经网络U-Net模型中卷积层的卷积核大小为3×3，步长为1，激活函数为ReLU函数，padding=1；池化层为最大池化层，大小为2×2，步长为2；输出层的激活函数为softmax；
令λ＞0，U,V∈[0,1]m×n，U和V分别表示胸骨轮廓分割得到的结果图像和输入图像归一化后的图像，u、v分别表示U、V中的像素，m和n表示图像的宽和高，均设为256，损失函数采用下面公式计算：其中： ，C为胸骨轮廓分割区域的轮廓曲线；
，Ω为胸骨轮廓分割区域内的像素集，c1和c2分别被
表示为前景和背景，定义为常数，c1=1和c2=0；
（2）采用训练数据集，使用随机梯度下降算法对卷积神经网络U-Net模型参数进行训练，直到模型收敛，得到训练好的胸骨轮廓分割模型其中α为学习率，θj为网络的权重，Loss(θj)代表损失函数；
S3. 对于任一患者的所有待处理的胸部CT影像，找出其中胸骨凹陷程度最大的胸部CT影像并输入到训练好胸骨轮廓分割模型，分割出其对应的胸骨轮廓图，找出胸骨轮廓图中Haller指数的四个关键点，计算得到Haller指数。
2.根据权利要求1所述的漏斗胸Haller指数测量方法，其特征在于：S1中，收集大量漏斗胸患者胸部CT影像构成漏斗胸患者胸部CT影像集，对漏斗胸患者胸部CT影像集中的各漏斗胸患者胸部CT影像进行人工标注，标记出各漏斗胸患者胸部CT影像中内胸轮廓、胸骨轮廓的界限范围，从漏斗胸患者胸部CT影像集中筛选出其中的胸骨横切面的CT影像，对筛选出的所有胸骨横切面的CT影像进行数据增强、归一化处理、二值化处理后将所有图像调整为统一大小，得到训练数据集。
3.根据权利要求2所述的漏斗胸Haller指数测量方法，其特征在于：S1中，所述数据增强的方法是：通过W/L调窗算法将胸骨横切面的CT影像转为灰度图；
然后将图像边缘部分设置为0，同时根据斜率和截距计算Hu值，计算公式如下：其中，Hu表示灰度值，X表示输入的胸骨横切面的CT影像，Slope表示斜率，Intercept表示截距；
将图像的窗宽值和窗位值分别设置为360Hu和60Hu，图片分辨率设置为512像素*512像素后，使用带通滤波器对胸骨横切面的灰度图进行去噪即可。
4.根据权利要求2所述的漏斗胸Haller指数测量方法，其特征在于：S1中，所述归一化处理的计算公式为： ，其中x表示输入图像，norm表示归一化后的图像。
5.根据权利要求2所述的漏斗胸Haller指数测量方法，其特征在于：S1中，所述二值化处理的计算公式如下：其中 是二值化前的图像， 是二值化后的图像，thresh是阈值，设置为3。
6.根据权利要求1所述的漏斗胸Haller指数测量方法，其特征在于，S2中构建的卷积神经网络U-Net模型的网络结构是：包括8层，其中第一层为输入层，第一层的输入图像是训练数据集中的图像；第二层至第七层为隐藏层，其中第二层和第三层均包含两个卷积层、一个Dropout层和一个池化层，第四层包含两个卷积层和一个Dropout层，第五、六层包含两个卷积层、一个Dropout层、一个上采样层和一个合并层，第七层包含一个Reshape层和Permute层；第八层为输出层，输出层为激活函数层。
7.根据权利要求1所述的漏斗胸Haller指数测量方法，其特征在于：S3包括：S3.1 对于某一患者的所有待处理的胸部CT影像，寻找各胸部CT影像的图像轮廓，根据轮廓面积最大的规则找出其中的胸腔外轮廓；
S3.2找出该患者第i个胸部CT影像中的关键点，关键点包括胸腔外轮廓上方凹陷点gi、左侧最高点li和右侧最高点ri，其中i=1, 2, ...,n, n为该患者的所有待处理的胸部CT影像数量；
S3.3 计算患者第i个胸部CT影像中胸腔凹陷程度degreei：
S3.4 选出该患者胸腔凹陷程度最大的胸部CT影像j， ；
S3.5 对该患者胸腔凹陷程度最大的胸部CT影像j进行数据增强、归一化、二值化处理后调整为256像素*256像素的图像；
S3.6 将S3.5得到的图像输入到训练好胸骨轮廓分割模型分割出其对应的胸骨轮廓图；
S3.7 提取S3.6得到的胸骨轮廓图中的胸骨轮廓，找到胸骨轮廓中左下侧和右下侧的最低点D和E，计算出D、E两点间的连线与水平线的夹角 ， 即为S3.6得到的胸骨轮廓图中的胸骨轮廓倾斜的角度；
S3.8 将S3.6得到的胸骨轮廓图反向旋转 角度进而得到正位的胸骨轮廓图；
S3.9 根据S3.8中得到的正位的胸骨轮廓图，计算Haller指数：其中h表示Haller指数，G是正位的胸骨轮廓图中的胸骨轮廓上方凹陷点，H是正位的胸骨轮廓图中的胸骨轮廓下方凸点，L是正位的胸骨轮廓图中的胸骨轮廓最左侧点，R是正位的胸骨轮廓图中的胸骨轮廓最右侧点，LR表示L、R两点间的距离，GH表示G、H两点间的距离。
8.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一权利要求所述的漏斗胸Haller指数测量方法的步骤。
9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一权利要求所述的漏斗胸Haller指数测量方法的步骤。
漏斗胸Haller指数测量方法、电子设备及存储介质
技术领域
[0001] 本发明涉及医学影像处理和深度学习领域，尤其涉及一种漏斗胸Haller指数测量方法。
背景技术
[0002] 漏斗胸是临床常见的儿童先天性胸壁畸形，症状表现为部分胸骨及与其相连的第3～7根肋软骨向脊柱方向呈现漏斗状。Haller指数利用胸部CT确定漏斗胸的严重程度，是诊断漏斗胸严重程度的常用方法。利用Haller指数诊断时，需要对患者的CT影像进行测量，计算胸骨凹陷处至脊椎骨皮质前缘的距离，正常人平均指数为2.52，小于3.2为轻度患者，
3.2至3.5之间为中度患者，大于3.5为重度患者。
[0003] 目前常用的漏斗胸Haller指数测量方法，由于测量在内胸廓上进行，在一定程度上不能准确表征漏斗胸患者胸廓外形特征，而且传统人工测量的方式需要从患者的CT影像中筛选出最凹陷的部位，并进行手动画辅助线，会出现因测量人员不同导致的主观差异，且诊断效率低下。
发明内容
[0004] 针对目前测量方法存在的非自动化、非标准化、效率低下等问题，本发明提出了一种漏斗胸Haller指数测量方法、电子设备及存储介质。
[0005] 为实现上述技术目的，本发明采用的具体技术方案如下：
[0006] 漏斗胸Haller指数测量方法，包括：
[0007] S1. 获取大量漏斗胸患者胸骨横切面的CT影像，构建训练数据集。
[0008] S2. 构建卷积神经网络U-Net模型，采用训练数据集对卷积神经网络U-Net模型进行训练，直到模型收敛，得到训练好的胸骨轮廓分割模型。
[0009] S3. 对于任一患者的所有待处理的胸部CT影像，找出其中胸骨凹陷程度最大的胸部CT影像并输入到训练好胸骨轮廓分割模型，分割出其对应的胸骨轮廓图，找出胸骨轮廓图中Haller指数的四个关键点，计算得到Haller指数。
[0010] 优选地，本发明的S1中，收集大量漏斗胸患者胸部CT影像构成漏斗胸患者胸部CT影像集，对漏斗胸患者胸部CT影像集中的各漏斗胸患者胸部CT影像进行人工标注，标记出各漏斗胸患者胸部CT影像中内胸轮廓、胸骨轮廓的界限范围，从漏斗胸患者胸部CT影像集中筛选出其中的胸骨横切面的CT影像，对筛选出的所有胸骨横切面的CT影像进行数据增强、归一化处理、二值化处理后将所有图像调整为统一大小，得到训练数据集。
[0011] 优选地，本发明S1中，所述数据增强的方法是：通过W/L调窗算法将胸骨横切面的CT影像转为灰度图。
[0012] 然后将图像边缘部分设置为0，同时根据斜率和截距计算Hu值，计算公式如下：
[0013]
[0014] 其中，Hu表示灰度值，X表示输入的胸骨横切面的CT影像，Slope表示斜率，Intercept表示截距。
[0015] 将图像的窗宽值和窗位值分别设置为360Hu和60Hu，图片分辨率设置为512像素*512像素后，使用带通滤波器对胸骨横切面的灰度图进行去噪即可。
[0016] 优选地，本发明S1中，所述归一化处理的计算公式为：，其中x表示输入图像，norm表示归一化后的图像。
[0017] 优选地，本发明S1中，所述二值化处理的计算公式如下：
[0018]
[0019] 其中 是二值化前的图像， 是二值化后的图像，thresh是阈值，设置为3。
[0020] 优选地，本发明S2中构建的卷积神经网络U-Net模型的网络结构是：包括8层，其中第一层为输入层，第一层的输入图像是训练数据集中的图像；第二层至第七层为隐藏层，其中第二层和第三层均包含两个卷积层、一个Dropout层和一个池化层，第四层包含两个卷积层和一个Dropout层，第五、六层包含两个卷积层、一个Dropout层、一个上采样层和一个合并层，第七层包含一个Reshape层和Permute层；第八层为输出层，输出层为激活函数层。
[0021] 优选地，本发明S2中胸骨轮廓分割模型的训练方法，包括：
[0022] （1）设置卷积神经网络U-Net模型参数。
[0023] 卷积神经网络U-Net模型中卷积层的卷积核大小为3×3，步长为1，激活函数为ReLU函数，padding=1；池化层为最大池化层，大小为2×2，步长为2；输出层的激活函数为softmax。
[0024] 令λ＞0，U,V∈[0,1]m×n，U和V分别表示胸骨轮廓分割得到的结果图像和输入图像归一化后的图像，u、v分别表示U、V中的像素，m和n表示图像的宽和高，均设为256。损失函数采用下面公式计算：
[0025]
[0026] 其中： ，C为胸骨轮廓分割区域的轮廓曲线；
[0027] ，Ω为胸骨轮廓分割区域内的像素集，c1和c2分别被表示为前景和背景，定义为常数，c1=1和c2=0。
[0028] （2）采用训练数据集，使用随机梯度下降算法对卷积神经网络U-Net模型参数进行训练，直到模型收敛，得到训练好的胸骨轮廓分割模型
[0029]
[0030] 其中α为学习率，θj为网络的权重，Loss(θj)代表损失函数。
[0031] 优选地，本发明S3的实现方法，包括：
[0032] S3.1 对于某一患者的所有待处理的胸部CT影像，寻找各胸部CT影像的图像轮廓，根据轮廓面积最大的规则找出其中的胸腔外轮廓。
[0033] S3.2找出该患者第i个胸部CT影像中的关键点，关键点包括胸腔外轮廓上方凹陷点gi、左侧最高点li和右侧最高点ri，其中i=1, 2, ...,n, n为该患者的所有待处理的胸部CT影像数量。
[0034] S3.3 计算患者第i个胸部CT影像中胸腔凹陷程度degreei：
[0035]
[0036] S3.4 选出该患者胸腔凹陷程度最大的CT影像j， 。
[0037] S3.5 对该患者胸腔凹陷程度最大的胸部CT影像j进行数据增强、归一化、二值化处理后调整为256像素*256像素的图像。
[0038] S3.6 将S3.5得到的图像输入到训练好胸骨轮廓分割模型分割出其对应的胸骨轮廓图。
[0039] S3.7 提取S3.6得到的胸骨轮廓图中的胸骨轮廓，找到胸骨轮廓中左下侧和右下侧的最低点D和E，计算出D、E两点间的连线与水平线的夹角 ， 即为S3.6得到的胸骨轮廓图中的胸骨轮廓倾斜的角度。
[0040] S3.8 将S3.6得到的胸骨轮廓图反向旋转 角度进而得到正位的胸骨轮廓图。
[0041] S3.9 根据S3.8中得到的正位的胸骨轮廓图，计算Haller指数：
[0042]
[0043] 其中h表示Haller指数，G是正位的胸骨轮廓图中的胸骨轮廓上方凹陷点，H是正位的胸骨轮廓图中的胸骨轮廓下方凸点，L是正位的胸骨轮廓图中的胸骨轮廓最左侧点，R是正位的胸骨轮廓图中的胸骨轮廓最右侧点，LR表示L、R两点间的距离，GH表示G、H两点间的距离。
[0044] 本发明提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的漏斗胸Haller指数测量方法的步骤。
[0045] 本发明提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的漏斗胸Haller指数测量方法的步骤。
[0046] 本发明的有益效果如下：
[0047] 本发明可自动计算并输出漏斗胸Haller指数，提高漏斗胸自动诊断准确率及诊断效率，为计算机辅助个性化漏斗胸诊疗技术奠定基础。
附图说明
[0048] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
[0049] 图1为本发明的整体流程框架图；
[0050] 图2为本发明的图像处理流程图；
[0051] 图3为患者的胸部CT影像中的关键点示意图；
[0052] 图4为未校正的胸骨轮廓图像（有倾斜角度）示例；
[0053] 图5为校正后的胸骨轮廓图像中的胸骨轮廓分割图；
[0054] 图6为正位的胸骨轮廓图中的胸骨轮廓图。
具体实施方式
[0055] 为了使本发明的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
[0056] 实施例1：
[0057] 参照图1至图6，本实施例提供一种漏斗胸Haller指数测量方法，包括：
[0058] S1. 获取大量漏斗胸患者胸骨横切面的CT影像，构建训练数据集。
[0059] 收集大量漏斗胸患者胸部CT影像构成漏斗胸患者胸部CT影像集，对漏斗胸患者胸部CT影像集中的各漏斗胸患者胸部CT影像进行人工标注，标记出各漏斗胸患者胸部CT影像中内胸轮廓、胸骨轮廓的界限范围。从漏斗胸患者胸部CT影像集中筛选出其中的胸骨横切面的CT影像，对筛选出的所有胸骨横切面的CT影像进行数据增强、归一化处理、二值化处理后将所有图像调整为统一大小，得到训练数据集。
[0060] 所述数据增强的方法是：通过W/L调窗算法将胸骨横切面的CT影像转为灰度图。为了抑制无用信息，将图像边缘部分设置为0。同时根据斜率和截距计算Hu值，计算公式如下：
[0061]
[0062] 其中，Hu表示灰度值，X表示输入的胸骨横切面的CT影像，Slope表示斜率，Intercept表示截距。为了提高胸骨与其他它组织的对比度，将图像的窗宽值和窗位值分别设置为360Hu和60Hu，图片分辨率设置为512像素*512像素。最后，使用带通滤波器对得到胸骨横切面的灰度图进行去噪即可。
[0063] 所述归一化处理的计算公式为： ，其中x表示输入图像，norm表示归一化后的图像。
[0064] 所述二值化处理的计算公式如下：
[0065]
[0066] 其中 是二值化前的图像， 是二值化后的图像，thresh是阈值，设置为3。
[0067] 本实施例采用近邻插值法将所有图像调整为统一大小，统一成256像素*256像素，计算公式如下：
[0068]
[0069] 其中srcX、srcY分别表示调整前图像的横纵坐标，dstX、dstY分别表示调整后图像的横纵坐标，srcWidth、srcHeight分别表示调整前图像的长和宽，dstWidth、dstHeight分别表示调整后图像的长和宽。
[0070] S2. 基于卷积神经网络U-Net构建胸骨轮廓分割模型，采用训练数据集对胸骨轮廓分割模型进行训练，直到模型收敛，得到训练好的胸骨轮廓分割模型。
[0071] S2.1 构建卷积神经网络U-Net模型
[0072] 卷积神经网络U-Net模型的网络结构是：包括8层，其中第一层为输入层，第一层的输入图像是训练数据集中的图像；第二层至第七层为隐藏层，其中第二层和第三层均包含两个卷积层、一个Dropout层和一个池化层，第四层包含两个卷积层和一个Dropout层，第五、六层包含两个卷积层、一个Dropout层、一个上采样层和一个合并层，第七层包含一个Reshape层和Permute层；第八层为输出层，输出层为激活函数层。
[0073] S2.2设置卷积神经网络U-Net模型参数。
[0074] 卷积神经网络U-Net模型中卷积层的卷积核大小为3×3，步长为1，激活函数为ReLU函数，padding=1。池化层为最大池化层，大小为2×2，步长为2。输出层的激活函数为softmax。
[0075] 损失函数采用ACLoss（Active Contour Loss），即主动轮廓线模型，如下计算：
[0076] 令λ＞0为任意设置的参数，U,V∈[0,1]m×n，U和V分别表示胸骨轮廓分割得到的结果图像和输入图像归一化后的图像，u、v分别表示U、V中的像素，m和n表示图像的宽和高，均设为256，则损失函数可用下面公式计算：
[0077]
[0078] 其中： ，C为胸骨轮廓分割区域的轮廓曲线；
[0079] ，Ω为胸骨轮廓分割区域内的像素集；
[0080] ；
[0081] ；
[0082] 由于有监督学习框架，c1和c2被表示为前景和背景，可以简单地定义为常数，如c1=1和c2=0。
[0083] Length和Region进一步可以表示为单个像素形式：
[0084]
[0085]
[0086] 其中， 和 分别表示水平方向梯度和垂直方向梯度，取值范围[0,1]，表示极小值，设为10-6。
[0087] S2.3 采用训练数据集，使用随机梯度下降算法对卷积神经网络U-Net模型参数进行训练，直到模型收敛，得到训练好的胸骨轮廓分割模型。
[0088]
[0089] 其中α为学习率，一般设置为10-3，θj为网络的权重。Loss(θj)代表损失函数。
[0090] S3. 对于某患者的所有待处理的胸部CT影像，找出其中胸骨凹陷程度最大的胸部CT影像并输入到训练好胸骨轮廓分割模型，分割出其对应的胸骨轮廓图，找出胸骨轮廓图中Haller指数的四个关键点，计算得到Haller指数。
[0091] S3.1 对于某一患者的所有待处理的胸部CT影像，寻找各胸部CT影像的图像轮廓，根据轮廓面积最大的规则找出其中的胸腔外轮廓。
[0092] S3.2参照图3，找出该患者第i个胸部CT影像中的关键点，关键点包括胸腔外轮廓上方凹陷点gi、左侧最高点li和右侧最高点ri，其中i=1, 2, ...,n, n为该患者的所有待处理的胸部CT影像数量。
[0093] S3.3 计算患者第i个CT影像中胸腔凹陷程度degreei：
[0094]
[0095] S3.4 选出该患者胸部最凹陷位置所对应的CT影像；
[0096] 采用如下公式选出该患者胸部最凹陷位置所对应的CT影像j：
[0097]
[0098] S3.5 对胸骨凹陷程度最大的CT影像j进行数据增强、归一化、二值化处理后调整为256像素*256像素的图像。
[0099] S3.6 将S3.5得到的图像输入到训练好胸骨轮廓分割模型分割出其对应的胸骨轮廓图。
[0100] S3.7提取S3.6得到的胸骨轮廓图中的胸骨轮廓，找到胸骨轮廓中左下侧和右下侧的最低点D和E，计算出D、E两点间的连线与水平线的夹角 。 即为S3.6得到的胸骨轮廓图中的胸骨轮廓倾斜的角度，如图4所示。
[0101] S3.8 将S3.6得到的胸骨轮廓图反向旋转 角度进而得到正位的胸骨轮廓图，如图5所示。
[0102] 将倾斜了 的图像旋转得到正位的胸骨轮廓图，即 =0，其计算公式如下：
[0103]
[0104] 其中x、y代表旋转前的图像坐标，x'、y'代表旋转后的图像坐标。
[0105] S3.9 根据S3.8中得到的正位的胸骨轮廓图，计算Haller指数：
[0106]
[0107] 其中h表示Haller指数，G是正位的胸骨轮廓图中的轮廓上方凹陷点，H是正位的胸骨轮廓图中的轮廓下方凸点，L是正位的胸骨轮廓图中的轮廓最左侧点，R是正位的胸骨轮廓图中的轮廓最右侧点，LR表示L、R两点间的距离，GH表示G、H两点间的距离，如图6所示。
[0108] 实施例2：
[0109] 一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例1所提供的漏斗胸Haller指数测量方法的步骤。
[0110] 实施例3：
[0111] 一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例1所提供的漏斗胸Haller指数测量方法的步骤。
[0112] 综上所述，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明，任何本领域普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种更动与润饰，因此本发明的保护范围当视权利要求书界定的范围为准。
