[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
地址：	510060 廣東省***	國省代碼：	廣東;44
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種超聲圖像分類裝置
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【說明書】：

本發明實施例公開了一種超聲圖像分類裝置，轉換單元對獲取的超聲圖像進行格式轉換，得到目標超聲圖像；殘差處理單元，將目標超聲圖像進行殘差處理，得到多個子圖像。對圖像進行殘差處理，可以將超聲圖像分割為多個子圖像，使得超聲圖像可以劃分為更小的圖像單元進行處理，有效的提升了圖像分析的準確性。并且與傳統的卷積分析相比，殘差處理的方式可以降低數據處理量，從而提升了圖像分類的處理效率。確定單元利用訓練好的膠囊網絡，對多個子圖像進行分析，確定出超聲圖像所屬的圖像類別。膠囊網絡通過對子圖像進行聚類分析，可以得出超聲圖像與每個圖像類別之間的關聯性，從而較為準確的評估出超聲圖像所屬的圖像類別。

技術領域

本發明涉及超聲圖像處理技術領域，特別是涉及一種超聲圖像分類裝置。

背景技術

甲狀腺乳頭狀癌是最常見的一種癌癥，甲狀腺乳頭狀癌的發病表現可以分為形狀不規則、邊界欠清晰、回聲不均勻、鈣化等癥狀。超聲檢查是首選影像學檢查。醫學影像數據具有復雜性、多樣性，對醫師的工作要求較高。在需要診斷大量超聲圖像的情況下，醫師的診斷效率往往隨著超聲圖像數量的增加而下降。由于醫師的勞累會增加其誤判率，所以結合人工智能等相關技術預先處理后得出結果再送給醫師判斷，可以大大減輕醫師的工作量，提高工作效率。

現有的醫學影像分類技術是以卷積神經網絡為基礎模塊實現其功能。由于醫療影像的復雜度較高，超聲圖像存在細胞重疊，邊緣模糊，血管干擾等一系列問題，僅僅用卷積神經網絡作為分類器往往會造成大量的假陽性現象，低準確率在實際醫療判斷的過程中對醫師的幫助甚微

可見，如何提升超聲圖像分類的準確性，是本領域技術人員需要解決的問題。

發明內容

本發明實施例的目的是提供一種超聲圖像分類裝置，可以提升超聲圖像分類的準確性。

為解決上述技術問題，本發明實施例提供一種超聲圖像分類裝置，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。

可選的，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，將所述初級特征轉化為特征向量；

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。