[發(fā)明專利]一種深層腫瘤新生血管的高分辨率光聲成像方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911165348.5
• 申請(qǐng)日: 2019-11-25
• 公開（公告）號(hào): CN110796603B
• 公開（公告）日: 2023-05-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 司廣濤;孟靜;趙景秀;禹繼國(guó);鄭煒
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 曲阜師范大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T3/40
• 分類號(hào): G06T3/40;G06T7/30;G06T11/00
• 代理公司: 北京睿智保誠(chéng)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 11732
• 代理人: 周新楣

1.一種深層腫瘤新生血管的高分辨率光聲成像方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟1、采集訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

在聲學(xué)分辨率光聲成像系統(tǒng)下，采集腫瘤血管的低分辨率光聲圖像；

在光學(xué)分辨率光聲顯微成像系統(tǒng)下，采集腫瘤血管的高分辨率光聲圖像；

步驟2、基于所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，所述深度學(xué)習(xí)模型為生成對(duì)抗深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)(generativeadversarialnetwork，GAN)模型；

步驟3、基于訓(xùn)練后的所述深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)聲學(xué)分辨率光聲成像系統(tǒng)下深層腫瘤新生血管的高分辨率成像；

所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集時(shí)，將對(duì)應(yīng)聲學(xué)分辨率系統(tǒng)下成像斷面的腫瘤組織以組織切片的方式切成薄片形成切片組織，然后對(duì)所述切片組織在光學(xué)分辨率光聲顯微系統(tǒng)下成像，形成高分辨率光聲圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的深層腫瘤新生血管的高分辨率光聲成像方法，其特征在于：所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的所述低分辨率光聲圖像與所述高分辨率光聲圖像之間在對(duì)比度、分辨率、空間像素位置和信號(hào)幅值方面進(jìn)行預(yù)處理并調(diào)整配準(zhǔn)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的深層腫瘤新生血管的高分辨率光聲成像方法，其特征在于：所述生成對(duì)抗深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練過程中，輸入為所述低分辨率光聲圖像，通過目標(biāo)函數(shù)最小化網(wǎng)絡(luò)輸出光聲圖像和所述組織切片的高分辨率光聲圖像之間來(lái)自逐像素丟失、對(duì)抗丟失和鑒別丟失的誤差，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)的優(yōu)化。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的深層腫瘤新生血管的高分辨率光聲成像方法，其特征在于：所述生成對(duì)抗深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練過程中，選取80％的所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練所述生成對(duì)抗深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，并確定所述生成對(duì)抗深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)參數(shù)；剩余20％的所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)用來(lái)驗(yàn)證所述生成對(duì)抗深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的性能。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的深層腫瘤新生血管的高分辨率光聲成像方法，其特征在于：將每一幅采集到的聲學(xué)分辨率腫瘤新生血管圖像，輸入到訓(xùn)練后的所述深度學(xué)習(xí)模型，通過計(jì)算輸出具有光學(xué)分辨率的腫瘤新生血管圖像。