基于深度學習的醫學影像自動診斷系統設計

摘 要：在醫療領域，準確及時的醫學影像診斷對疾病早期發現和治療至關重要。而傳統的人工解讀方法基于醫生的經驗和技能，在日益增長的影像數據量面前力不從心，尤其是在罕見病和復雜病癥的識別上，誤診和漏診成為亟待解決的問題。鑒于此，本文提出一種集成深度學習技術的醫學影像自動診斷系統設計方案，深入剖析自動診斷系統的設計思路與實現框架。經測試試驗驗證，該系統在敏感性和特異性方面表現優異，在實際應用中具有一定有效性。

關鍵詞：深度學習；醫學影像；醫學診斷；系統設計

中圖分類號：TP 391 " " 文獻標志碼：A

在21世紀的信息時代，醫學成像技術的發展極大豐富了臨床醫生的診斷工具箱，從X射線、CT掃描到MRI和超聲波等，這些技術為疾病的早期檢測和精準治療提供了前所未有的可能性。然而，醫學影像的解讀對放射科醫師的專業知識和經驗有較強的依賴性，不僅限制了診斷效率，而且增加了誤診風險，尤其是在資源有限的地區，專業醫師的短缺更加劇了這一問題[1]。在此背景下，基于深度學習的醫學影像自動診斷系統應運而生，它能夠模仿人類視覺系統，利用自動特征學習和模式識別對疾病早期跡象進行快速識別與定位。然而，要構建一個既高效、又可靠的自動診斷系統，需要克服數據標注成本高、模型泛化能力不足和解釋性差等挑戰。本文旨在深入探討深度學習在醫學影像自動診斷中的應用，提出一種系統設計方案，以期減輕醫生的工作負擔，提高診療效率，減少誤診率，為患者提供更及時和個性化的醫療服務。

1 基于深度學習的醫學影像自動診斷系統架構設計

基于深度學習的醫學影像自動診斷系統的系統架構分為3個關鍵層次，即用戶界面層、業務邏輯層以及數據庫層，每個層次都具有重要作用，共同促進系統的高效運作與智能化診斷[2]?；谏疃葘W習的醫學影像自動診斷系統架構如圖1所示。

數據庫層是系統的基礎支撐，主要用于存儲海量的醫學影像、病歷資料以及模型參數等關鍵數據，為臨床決策及時提供信息支持。業務邏輯層是系統的核心，采用微服務架構，將數據處理、模型識別和自動標注等功能模塊化，輔助醫生做出高效診斷。用戶界面層是人機交互的窗口，采用響應式設計，主要包括門診檢查模塊、病理模板編輯器和病歷庫查看界面，保證在多種設備上均能提供一致的用戶體驗。在系統運行過程中，用戶界面層與業務邏輯層間通過WebSocket協議建立長連接，以進行實時通信。WebSocket協議通信流程如圖2所示。

醫生在用戶界面層輸入患者信息并啟動檢查后，業務邏輯層立即響應，調用深度學習模型進行影像分析。分析結果由WebSocket實時傳輸至前端界面。醫生可以根據結果進行診斷并編輯檢查報告。最終生成的病理檢查報告存儲至數據庫層，便于患者和醫生后續查詢。

2 軟件設計

2.1 影像預處理

由于原始醫學影像是三維空間的投影，其灰度值分布可能受成像條件的影響（例如曝光時間、探測器靈敏度等），因此需要進行歸一化處理。具體為統計每幅圖像的最小和最大灰度值，并對每個像素點進行映射，如公式（1）所示。

（1）

式中：I表示原始圖像中某個像素點的灰度值；Imin和Imax分別表示原始圖像中的最小灰度值和最大灰度值；In表示經過歸一化處理后，對應像素點的新灰度值。

這樣，無論原始圖像的灰度分布如何，經過處理后，所有圖像的像素值都被約束在0～1，保證所有輸入數據具有統一的動態范圍。

為降低掃描儀電子噪聲和患者移動造成的模糊影響，采用（3×3）ppi的高斯濾波器，標準差設置為1.5，對影像進行平滑處理，提升圖像的對比度和細節可見度。針對紋理豐富的醫學影像區域，采用自適應直方圖均衡化（CLAHE）技術，將圖像劃分為多個（8×8）ppi的子區域，每個子區域獨立進行直方圖均衡化，以放大局部灰度變化。為避免在紋理密集區產生過度增強的偽影，設置剪切閾值為40，從而限制直方圖均衡化強度，保持圖像的自然觀感。

2.2 特征提取與增強

醫學影像的特征提取主要包括高級、低級特征2種。高級特征主要涉及圖像的語義內容，低級特征則更多關注圖像的紋理和形狀等基本屬性[3]。為了提高特征提取的可靠性和效率，本文采用一種新的混合特征提取框架。該框架分為2個主要部分：一是基于卷積神經網絡（CNN）的高級特征提取，二是針對紋理和形狀的低級特征提取。

對于高級特征，利用TensorFlow深度學習框架，加載由50個深度卷積層組成的ResNet-50模型。為了實現這一過程，需要遵循遷移學習策略，即在保留ResNet-50的前49層卷積層的基礎上，移除模型的最后一層全連接層，保證能直接從卷積層的輸出中提取特征，而不是進行最終的分類。使用全局平均池化（Global Average Pooling，GAP）算法來處理第49層的輸出，如公式（2）所示。

（2）

式中：v表示單個特征圖的全局平均池化結果；N表示一個特征向量元素；ai表示單個特征圖中的元素數量；i表示特征圖中第i個元素的激活值。

計算每個特征圖中所有激活值的平均值，將每個特征圖轉換為一個單一數值，即該特征圖的“代表性”值，從而有效捕獲影像中的高級語義內容，例如器官的結構特征和病變的形態細節等。

低級特征提取需要采用尺度不變特征變換（SIFT）算法和方向梯度直方圖（HOG）技術，以精細捕捉醫學影像的紋理和形狀特征。具體來說，需要檢測圖像中的關鍵點并計算其梯度方向直方圖，生成128維的描述符，每個描述符能夠詳細描繪關鍵點周圍的紋理信息。為了實現這一點，需要對灰度醫學圖像進行高斯金字塔構建，以多尺度方式定位關鍵點。給定一張灰度醫學圖像I（x，y，σ），應用一組高斯核函數G（x，y，σ）來生成尺度空間，如公式（3）所示。

L（x，y，σ）=I（x，y）*G（x，y，σ） （3）

式中：σ表示尺度參數；*表示卷積運算。

進而在尺度空間中尋找關鍵點，即那些在局部區域和尺度上都是極值的位置。對每個關鍵點選?。?6×16）ppi鄰域內的梯度方向直方圖，將其量化為128維的SIFT描述符，從而構成紋理細節的密集表示，為自動診斷系統提供強大的底層支撐。

2.3 異常檢測

完成特征提取與融合后，采用區域生成網絡（RPN）對潛在異常區域進行初步定位[4]。使一個3*3的卷積核在特征圖上滑動，以錨點（anchor）機制生成9個不同比例和尺寸的候選區域（Region Proposal），每個錨點生成3個比例（1∶1、1∶2和2∶1）和3個尺寸（（128×128）ppi、

（256×256）ppi和（512×512）ppi）的候選框。進而對這些候選區域進行softmax分類（前景與背景）和邊界框回歸（用于修正錨點坐標）。設pti為第i個錨點屬于前景的概率預測，ti為實際標簽（前景為1，背景為0），交叉熵損失函數Lcls的計算過程如公式（4）所示。

（4）

式中：Ncls為錨點的數量。

對于邊界框回歸，使用平滑L1損失使預測邊界框坐標與實際邊界框坐標間的差異最小化。設tix和tiy分別為第i個錨點在x、y方向上的實際邊界框偏移量，和為預測的偏移量，平滑L1損失函數Lreg的計算過程如公式（5）所示。

（5）

式中：Nreg為用于回歸的錨點數量；smooth "L1（?）為一個分段函數。

smoothL1（?）如公式（6）所示。

（6）

式中：?為平滑L1損失函數的輸入，代表預測值與真實值間的差異，即邊界框回歸中的坐標偏移量誤差。

當?的絕對值＜1時使用平方項，以減少梯度在?接近0時的劇烈變化。當?的絕對值＞1時使用線性項，以保持對較大錯誤的懲罰。RPN的總損失函數L是分類損失和回歸損失的加權和，如公式（7）所示。

L=λclsLcls+λregLreg （7）

式中：λcls、λreg分別為平衡兩項損失的權重參數，通常需要根據具體任務進行調整。

為了提升檢測精度，本文引入非極大值抑制（NMS）算法，設置IoU（交并比）閾值為0.7，對RPN輸出的候選區域進行篩選，移除那些與更高置信度區域重疊面積＞0.7的候選區域，最終保留約300個最具代表性的異常區域，用于后續精確分類和定位。

2.4 診斷結果輸出

為了精確診斷病灶，系統運用基于數學形態學的圖像處理技術，即采用開運算與閉運算對分割結果進行優化。開運算利用3×3結構元素進行腐蝕操作，有效剔除＜3ppi的小型噪點，再進行等尺寸膨脹恢復病灶邊緣，保證病灶主體不受損。閉運算則相反，先使用相同的3×3結構元素對圖像進行膨脹，填充病灶內＜3ppi的孔洞，再執行腐蝕操作，平滑邊界同時保持病灶形狀的連貫性，以提升分割精度與病灶輪廓的清晰度。

與此同時，為了滿足醫生對診斷結果可解釋性的要求，系統引入Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）算法，如公式（8）所示。

（8）

式中：LcGrad-CAM表示針對類別c的Grad-CAM熱力圖；αkc表示特征圖Ak對于類別c的權重，由該類別得分相對于特征圖Ak的梯度全局平均池化得到；Ak表示第k個特征圖。

計算分類層相對于特征圖的梯度，得到每個位置的重要性權重，進而生成加權激活圖，高亮顯示模型認為重要的病灶區域。這樣不僅能夠促進醫生對模型推理過程的理解，而且可以為臨床驗證診斷結果的有效性提供直觀的視覺依據，保證技術輔助診斷的可靠性和接受度。

3 測試試驗

3.1 試驗準備

在試驗準備階段，采用來自多個醫療機構合作的公開數據集，包括CT和MRI影像，分別對應不同疾病類別。具體來說，在CT影像數據集中，中央型肺癌正樣本共計450張，周圍型肺癌正樣本460張；在MRI影像數據集中，浸潤性導管癌正樣本520張，小葉癌正樣本530張，阿爾茨海默病正樣本500張。此外，每個疾病類別均配有相應的負樣本，分別為CT影像負樣本500張和MRI影像負樣本600張。數據集內的影像均來源于權威醫學期刊，例如NEJM、JAMA、Lancet和Radiology等，保證樣本的準確性和試驗的可靠性。

3.2 試驗結果

基于上述試驗準備，系統輸出醫學影像自動診斷結果，并與專業放射科醫生的人工診斷結果進行比較，以獲取檢測敏感性、檢測特異性等評價指標。為了保證評估過程的客觀性和公正性，采用盲法評估方式，即醫生在不知系統診斷結果的情況下對影像進行獨立診斷，然后將系統診斷結果與醫生的人工診斷進行比較，進而獲取試驗結果，見表1。

由表1可知，本文系統在多種疾病識別中均表現優異。在CT影像領域中，針對中央型肺癌，系統不僅能夠實現95.6%的高敏感性，敏銳地捕捉到微小的病灶變化，而且還維持了95.1%的特異性，有效避免了健康個體誤診；在周圍型肺癌的檢測中，系統的敏感性和特異性分別為95.2%和97.3%，表明該系統不僅能夠準確檢測病灶，而且能夠更精準地區分腫瘤與良性病變。在MRI影像中，系統在乳腺癌識別中表現尤為突出。無論是浸潤性導管癌還是更具挑戰性的小葉癌，其檢測敏感性和特異性均高于96%，表明系統幾乎能發現所有病例，極少出現誤報。而在阿爾茨海默病這項更隱匿的病理類型上，系統的表現同樣亮眼，敏感性和特異性均高于95%。該結果表明，即便是在疾病發展的初期階段，系統也能由MRI影像捕捉到微妙的腦結構變化，為早期干預和治療提供寶貴的時間窗口。

4 結語

綜上所述，本文設計在醫學影像自動診斷中具有高靈敏度和高特異性的優勢，能夠精準識別微小病變，有效區分不同疾病的亞型。這種高水平的識別精度表明系統能夠在復雜多變的醫療圖像中準確無誤地篩選出病灶，為臨床診斷提供強有力的支持。未來的研究應當更注重跨學科合作，結合臨床專家的知識與經驗，進一步提升系統的魯棒性和實用性。開發更智能、自適應的學習框架，以應對不斷變化的醫療需求，將是下一階段的重要任務。

參考文獻

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[4]莫瑩君，郭瑞斌.基于聲像圖深度殘差網絡ResNet模型自動診斷腎囊腫[J].中國介入影像與治療學，2022，19（4）：221-224.