[發(fā)明專利]頸動脈斑塊的性質(zhì)判別方法、存儲介質(zhì)及超聲裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910583400.2
• 申請日: 2019-07-01
• 公開（公告）號: CN110310271A
• 公開（公告）日: 2019-10-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 殷晨;趙明昌
• 申請（專利權(quán)）人: 無錫祥生醫(yī)療科技股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/32;G06K9/62
• 代理公司: 無錫市大為專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32104
• 代理人: 曹祖良;陳麗麗

1.一種頸動脈斑塊的性質(zhì)判別方法，其特征在于，所述頸動脈斑塊的性質(zhì)判別方法包括：

獲取包括頸動脈斑塊的超聲造影視頻；

通過第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別所述超聲造影視頻，得到血管視頻，所述血管視頻包括所述超聲造影視頻中有斑塊的血管所在區(qū)域的圖像流；

通過特征提取模型提取所述血管視頻中的圖像特征；

通過第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別圖像特征，得到血管中斑塊的性質(zhì)類別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的頸動脈斑塊的性質(zhì)判別方法，其特征在于，所述頸動脈斑塊的性質(zhì)判別方法還包括：

獲取訓(xùn)練樣本，所述訓(xùn)練樣本包括n個訓(xùn)練超聲造影視頻以及每個訓(xùn)練超聲造影視頻的標(biāo)注信息，所述標(biāo)注信息包括第一標(biāo)注信息和第二標(biāo)注信息，所述第一標(biāo)注信息用于標(biāo)注所述訓(xùn)練超聲造影視頻中有斑塊的血管所在的位置，所述第二標(biāo)注信息用于標(biāo)注所述訓(xùn)練超聲造影視頻中斑塊的性質(zhì)類別，n為大于等于2的整數(shù)；

根據(jù)所述n個訓(xùn)練超聲造影視頻和所述第一標(biāo)注信息訓(xùn)練第一初始化網(wǎng)絡(luò)，得到所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

根據(jù)所述n個訓(xùn)練超聲造影視頻和所述第二標(biāo)注信息訓(xùn)練第二初始化網(wǎng)絡(luò)，得到所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

3.一種頸動脈斑塊的性質(zhì)判別方法，其特征在于，所述頸動脈斑塊的性質(zhì)判別方法包括：

獲取訓(xùn)練樣本，所述訓(xùn)練樣本包括n個訓(xùn)練超聲造影視頻以及每個訓(xùn)練超聲造影視頻的第一標(biāo)注信息和第二標(biāo)注信息，所述第一標(biāo)注信息用于標(biāo)注所述訓(xùn)練超聲造影視頻中有斑塊的血管所在的位置，所述第二標(biāo)注信息用于標(biāo)注所述訓(xùn)練超聲造影視頻中斑塊的性質(zhì)類別，n為大于等于2的整數(shù)；

根據(jù)所述n個訓(xùn)練超聲造影視頻和所述第一標(biāo)注信息訓(xùn)練第一初始化網(wǎng)絡(luò)，得到第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于識別訓(xùn)練超聲造影視頻中有斑塊的血管所在的位置；

根據(jù)所述n個訓(xùn)練超聲造影視頻和所述第二標(biāo)注信息訓(xùn)練第二初始化網(wǎng)絡(luò)，得到第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于識別斑塊的穩(wěn)定性。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的頸動脈斑塊的性質(zhì)判別方法，其特征在于，所述根據(jù)所述n個訓(xùn)練超聲造影視頻和所述第一標(biāo)注信息訓(xùn)練第一初始化網(wǎng)絡(luò)，得到第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括：

根據(jù)所述n個訓(xùn)練超聲造影視頻中的造影圖像和所述第一標(biāo)注信息訓(xùn)練所述第一初始化網(wǎng)絡(luò)，得到所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的頸動脈斑塊的性質(zhì)判別方法，其特征在于，所述根據(jù)所述n個訓(xùn)練超聲造影視頻和所述第二標(biāo)注信息訓(xùn)練第二初始化網(wǎng)絡(luò)，得到第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括：

通過特征提取模型提取所述n個訓(xùn)練超聲造影視頻中各幀圖像中的圖像特征；

根據(jù)提取到的所述圖像特征和所述第二標(biāo)注信息訓(xùn)練所述第二初始化網(wǎng)絡(luò)，得到所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的頸動脈斑塊的性質(zhì)判別方法，其特征在于，所述根據(jù)提取到的所述圖像特征和所述第二標(biāo)注信息訓(xùn)練所述第二初始化網(wǎng)絡(luò)，得到所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，還包括：

將所述超聲訓(xùn)練視頻中的造影圖像進(jìn)行圖像變換得到所述圖像變換后的造影圖像，其中所述圖像變換包括平移、翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)和彈性變形中的至少一種；

通過所述特征提取模型提取所述圖像變換后的造影圖像中的圖像特征。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的頸動脈斑塊的性質(zhì)判別方法，其特征在于，所述將所述超聲訓(xùn)練視頻中的造影圖像進(jìn)行圖像變換包括：

對于所述超聲訓(xùn)練視頻中的每一張?jiān)煊皥D像，構(gòu)建與所述造影圖像相同大小的隨機(jī)圖像；

對所述隨機(jī)圖像進(jìn)行卷積，并根據(jù)卷積后的圖像以及變形強(qiáng)度因子得到位移圖像；

將所述位移圖像作用在所述造影圖像上，得到所述圖像變換后的造影圖像。

8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的頸動脈斑塊的性質(zhì)判別方法，其特征在于，所述第二初始化網(wǎng)絡(luò)包括特征聚合模型和混合分類模型，

所述特征聚合模型用于輸出聚合后的特征值；

所述混合分類模型用于根據(jù)聚合后的特征值輸出斑塊的性質(zhì)類別。