基于先验知识规则抽取和SHAP的AMD可解释性精准诊断方法
成果类型:: 发明专利
发布时间: 2023-09-06 10:23:04
老年性黄斑变性又称年龄相关性黄斑变性,为黄斑区结构的衰老性改变,主要表现为视网膜色素上皮细胞对视细胞外节盘膜吞噬消化能力下降,结果使未被完全消化的盘膜残余小体潴留于基底部细胞原浆中,并向细胞外排出,沉积于Bruch膜,形成玻璃膜疣,由于黄斑部结构与功能上的特殊性,此种改变更为明显,玻璃膜疣也见于正常视力的老年人,但由此继发的种种病理改变后,则导致黄斑部变性发生,或者引起Bruch膜本断裂,脉络膜毛细血管通过破裂的Bruch膜进入RPE下及视网膜神经上皮下,形成脉络膜新生血管,由于新生血管壁的结构异常,导致血管的渗漏和出血,进而引发一系列的继发性病理改变,老年性黄斑变性大多发生于四十五岁以上,其患病率随年龄增长而增高,是当前老年人致盲的重要疾病。
因此,提出基于先验知识规则抽取和SHAP的AMD可解释性精准诊断方法来解决上述问题很有必要。
与现有技术相比,本发明提供了基于先验知识规则抽取和SHAP的AMD可解释性精准诊断方法,具备以下有益效果:
1、该基于先验知识规则抽取和SHAP的AMD可解释性精准诊断方法,基于像素的分类模型也可以理解爲图片分割模型,基于DeepLabV3分割方法建立底层结构,该方法是基于Unet开发的DeepLab后升级的方法,对全域特征学习较有优秀的性能,主要实现对医学图像特征提取中的扩大感受野以及捕获多尺度上下文信息,实现精准定位,该方法在医学图像分割中具有较好的应用。
2、该基于先验知识规则抽取和SHAP的AMD可解释性精准诊断方法,本方法通过对AMD多种数据源的实验,证明了可解释机制在模型优化上的优势,提出了基于先验知识和规则提取的prototype标记方法、基于SHAP和DeepLabV3的图片分割优化模型,和基于像素的图片级别分类模型,该模型具有高精准度和可解释性,对于其他疾病诊断具有较好的藉鉴价值,并且通过对Prototype的分割任务,包括阳性的prototype1分割和阴性的prototype2分割,实现了以IOU指标为主要参考标准,实现了模型从可解释性方向的优化和矫正,根据基于上述的像素分割权重相加,实现图片级别的分类,完成了精准AMD(老年性黄斑变性)的诊断任务。
技术合作
本方法通过对AMD多种数据源的实验,证明了可解释机制在模型优化上的优势,提出了基于先验知识和规则提取的prototype标记方法、基于SHAP和DeepLabV3的图片分割优化模型,和基于像素的图片级别分类模型,该模型具有高精准度和可解释性,对于其他疾病诊断具有较好的藉鉴价值,并且通过对Prototype的分割任务,包括阳性的prototype1分割和阴性的prototype2分割,实现了以IOU指标为主要参考标准,实现了模型从可解释性方向的优化和矫正,根据基于上述的像素分割权重相加,实现图片级别的分类,完成了精准AMD(老年性黄斑变性)的诊断任务。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。