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申请/专利权人：宁波市第二医院;宁波慈溪生物医学工程研究所

摘要：本申请涉及一种肺炎病原体分类方法及系统，首先采集多个初始图像，对每一个初始图像进行数据筛选强化，得到多个预处理图像，之后创建分类模型，将初始图像输入分类模型以训练分类模型，最后将初始图像输入训练后的分类模型，分类模型对肺炎进行分类，本申请主要包含注意力学习分支和多尺度实例学习分支两个部分，用于3D肺部CT图像肺炎分类任务，注意力学习分支输出3D肺部CT图像中包含病灶区域的热力图，作为注意力来引导多尺度实例学习分支加强病灶区域特征的学习，旨在提升模型对不同类型肺炎进行分类的准确性，多尺度实例学习分支过提取多尺度实例特征来提升模型对病变特征不明显的肺炎分类能力。

主权项：1.一种肺炎病原体分类方法，其特征在于，所述肺炎病原体分类方法包括：采集多个初始图像，将多个初始图像纳入初始图像数据库，对初始图像数据库内的图像进行数据强化以扩充初始图像数据库，得到N个样本图像，从N个样本图像中筛选出K个图像作为训练样本图像；K小于或等于N；所述初始图像数据库内包括原始3D肺部CT图像、原始3D肺部CT图像的肺炎类别标签和原始3D肺部CT图像的病灶标签；创建分类模型，将K个训练样本图像作为训练数据输入分类模型并训练分类模型，得到训练后的分类模型；所述分类模型包括注意力学习分支模块和多尺度实例特征学习器模块；将待测图像输入训练后的分类模型，获取训练后的分类模型输出的肺炎病原体分类结果；所述创建分类模型，将K个训练样本图像作为训练数据输入分类模型并训练分类模型，得到训练后的分类模型包括：基于K个原始3D肺部CT图像的病灶标签获取每一个原始3D肺部CT图像的病灶标签中的每一个病灶体素的坐标向量，遍历每一个病灶体素构建并输出每一个原始3D肺部CT图像的病灶标签的三维高斯分布热力图；创建注意力学习分支模块，将每一个原始3D肺部CT图像的病灶标签的三维高斯分布热力图以及与该原始3D肺部CT图像的病灶标签对应的原始3D肺部CT图像作为训练集输入注意力学习分支模块，得到训练后的注意力学习分支模块；训练后的注意力学习分支模块可以根据输入的原始3D肺部CT图像自动获取该原始3D肺部CT图像的病灶标签的三维高斯分布热力图；创建多尺度实例特征学习器模块，将K个原始3D肺部CT图像输入多尺度实例特征学习器模块，提取每一个原始3D肺部CT图像的特征信息，结合原始3D肺部CT图像的特征信息和与原始3D肺部CT图像的病灶标签的三维高斯分布热力图，输出与每一个原始3D肺部CT图像对应的多个三维实例特征图；每一个三维实例特征图代表一种尺度；将多个不同尺度的三维实例特征图展平为一维特征向量，通过多尺度实例特征学习器模块的全连接层输出与肺炎类别对应的复合伯努利概率分布，使用多类别交叉熵损失作为损失函数基于肺炎类别标签训练多尺度实例特征学习器模块得到训练后的多尺度实例特征学习器模块。

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