[發明專利]一種超聲圖像分類裝置

有效

• 申請號: 201910624643.6
• 申請日: 2019-07-11
• 公開（公告）號: CN110321968B
• 公開（公告）日: 2023-05-05
• 發明（設計）人: 艾雄志;王永華;萬頻;齊蕾
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/762;G06V10/82
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 史翠

1.一種超聲圖像分類裝置，其特征在于，包括轉換單元、殘差處理單元和確定單元；

所述轉換單元，用于對獲取的超聲圖像進行格式轉換，得到目標超聲圖像；

所述殘差處理單元，用于將所述目標超聲圖像進行殘差處理，得到多個子圖像；

所述確定單元，用于利用訓練好的膠囊網絡，對所述多個子圖像進行分析，確定出所述超聲圖像所屬的圖像類別；

所述確定單元包括提取子單元、聚類子單元和歸類子單元；

所述提取子單元，用于提取各子圖像的初級特征，并按照預設維度，在初級特征維度的基礎上再擴展一個新的維度，從而得到與每個初級特征一一對應的特征向量；

所述聚類子單元，用于利用動態路由算法，對所述特征向量進行聚類處理，得到輸出結果；

所述歸類子單元，用于根據所述輸出結果的范數值，確定出所述超聲圖像所屬的圖像類別。

2.根據權利要求1所述的裝置，其特征在于，所述轉換單元包括格式轉換子單元和大小轉換子單元；

所述格式轉換子單元，用于將獲取的超聲圖像轉化為jpg圖像；

所述大小轉換子單元，用于利用雙線性插值法將所述jpg圖像固定為預設像素大小的目標超聲圖像。

3.根據權利要求1所述的裝置，其特征在于，針對于所述膠囊網絡的訓練過程，所述裝置包括提取單元、聚類單元、計算單元、判斷單元、調整單元和輸出單元；

所述提取單元，用于提取各樣本圖像的樣本初級特征，并按照預設維度，將所述樣本初級特征轉化為樣本特征向量；其中，每個樣本圖像有其對應的實際圖像類別值；

所述聚類單元，用于利用動態路由算法，對同一個目標樣本圖像所對應的樣本特征向量進行聚類處理，得到樣本輸出結果；

所述計算單元，用于計算所述樣本輸出結果對應的范數值；并將取值最大的范數值作為所述目標樣本圖像的樣本范數值；

所述判斷單元，用于判斷所述樣本范數值與所述實際圖像類別值是否匹配；若否，則觸發所述調整單元；若是，則觸發所述輸出單元；

所述調整單元，用于根據樣本輸出值與所述實際圖像類別值的偏差值，調整所述膠囊網絡的權重值；并在調整權重值之后返回所述提取各樣本圖像的樣本初級特征的步驟；

所述輸出單元，用于結束訓練，輸出訓練好的膠囊網絡。

4.根據權利要求3所述的裝置，其特征在于，所述聚類單元具體用于按照如下公式，得到樣本輸出結果：

式中，

其中，v_j表示第j層膠囊層的輸出結果；s_j表示輸入第j層膠囊層的向量；使其膠囊層的輸出值保證在區間[0,1]；c_ij表示的是相鄰膠囊層即i、j層的關聯值；表示的是通過計算第i層膠囊層得出第j層預測向量輸出；b_ij表示的第i層膠囊層被第j層膠囊層選擇的概率，在路由層開始執行時，其初始值設置為0；k為數字膠囊層中膠囊的總個數，j∈[1,k]；W_ij表示的是用于學習和反向傳播的權重值；u_i表示的是第i層膠囊層的輸出。

5.根據權利要求4所述的裝置，其特征在于，所述判斷具體用于按照如下公式計算樣本輸出值與所述實際圖像類別值的偏差值L_c：

L_c＝T_cmax(0,m⁺-||v_c||)²+λ(1-T_c)max(0,||v_c||-m^-)²；

其中，c表示圖像分類的類別；T_c表示c類別的指示函數，分類c存在時T_c＝1，分類c不存在時T_c＝0；m⁺表示上邊緣參數；m^-表示下邊緣參數；λ表示比例參數；v_c表示超聲圖像在c類別下的輸出結果。

6.根據權利要求1-5任意一項所述的裝置，其特征在于，所述圖像類別包括形狀不規則圖像、邊界不清晰圖像、回聲不均勻圖像、鈣化圖像和正常圖像。