[發明專利]超聲圖像去噪神經網絡、去噪方法及超聲診斷設備

在審

• 申請號: 201911346343.2
• 申請日: 2019-12-24
• 公開（公告）號: CN113034373A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 過易;顧菊春;趙明昌;陳建軍
• 申請（專利權）人: 無錫祥生醫療科技股份有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 無錫市大為專利商標事務所(普通合伙) 32104
• 代理人: 曹祖良;屠志力

本發明提供一種超聲圖像去噪神經網絡，基于Unet網絡，包括一個初始層結構和若干個下層結構；初始層結構和各下層結構中均包含卷積層，其主要改進之處在于：每一層結構中的至少一個卷積層采用混合深度卷積層。所述混合深度卷積層中，卷積層的通道分為數組，每組采用不同尺寸的卷積核。所述混合深度卷積層中，第i組卷積核的尺寸為(2i+1)x(2i+1)。本發明能夠將帶有標記的超聲圖像中的標記去除，以獲得“干凈”的超聲圖像。

技術領域

本發明涉及超聲診斷技術領域，尤其涉及一種用于去除超聲圖像中標記的去噪神經網絡。

背景技術

對于常見的醫學超聲圖像1，如圖1所示，常常會出現圖1中所示的標記2符號；這些標記2有時被認為對于超聲圖像是一種噪聲；因為標記通常用于標出病灶的位置，如果標記不經去除就將超聲圖像用于分類或識別的訓練任務，對于神經網絡通過標記位置去尋找病灶顯然更容易學得；

但這對于超聲診斷設備而言并不是想要的結果，研究者或超聲診斷設備的生產商更希望超聲診斷設備的神經網絡能夠通過圖像本身的特征去識別病灶的種類及其位置；額外加入的標記可以認為是一種噪聲，會一定程度影響后期分類或識別網絡的訓練；醫學圖像不像自然圖像，本身采集不易，數量少且珍貴，更應該充分利用每一張現有的醫學圖像，所以去除標記從而獲得更原始的圖像這一工作就更加重要。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術中存在的不足，提供一種超聲圖像去噪神經網絡，能夠將帶有標記的超聲圖像中的標記去除，以獲得“干凈”的超聲圖像。

本發明實施例采用的技術方案是：

一種超聲圖像去噪神經網絡，基于Unet網絡，包括一個初始層結構和若干個下層結構；初始層結構和各下層結構中均包含卷積層，其主要改進之處在于：

每一層結構中的至少一個卷積層采用混合深度卷積層。

進一步地，所述混合深度卷積層中，卷積層的通道分為數組，每組采用不同尺寸的卷積核。

更進一步地，所述混合深度卷積層中，第i組卷積核的尺寸為(2i+1)x(2i+1)。

更進一步地，所述混合深度卷積層中，卷積層的通道分組采用等分分組。

更進一步地，所述下層結構的數量為2個；

初始層結構中包括前部結構與后部結構；第一個下層結構中包括前部結構與后部結構；第二個下層結構是一個整體結構；

初始層結構的前部結構與后部結構中分別包括若干個卷積層；第一個下層結構的前部結構與后部結構中分別包括若干個卷積層；第二個下層結構中包括若干個卷積層；其中，初始層結構和各下層結構中的至少一個卷積層采用混合深度卷積層

在初始層結構的前部結構中，輸入圖像通過若干卷積層進行卷積操作，得到的最后一個特征圖通過一個平均池化層進行下采樣操作，所得到的特征圖進入第一個下層結構中的前部結構，通過若干卷積層進行卷積操作，得到的最后一個特征圖再通過一個平均池化層進行下采樣操作，所得到的特征圖再進入第二個下層結構，在第二個下層結構中通過若干卷積層進行卷積操作；

第二個下層結構輸出的最后一個特征圖通過一個反卷積層進行上采樣操作，所得到的特征圖與第一個下層結構前部結構輸出的最后一個特征圖通過一個串聯層串聯，所得到的特征圖在第一個下層結構的后部結構中通過若干卷積層進行卷積操作，得到的最后一個特征圖再通過一個反卷積層進行上采樣操作，所得到的特征圖與初始層結構前部結構輸出的最后一個特征圖通過一個串聯層串聯，所得到的特征圖在初始層結構的后部結構中通過若干卷積層進行卷積操作，最后輸出一個特征圖。

更優地，初始層結構的后部結構輸出的最后一個特征圖與原始輸入圖像相減，最后得到輸出圖像。

更進一步地，初始層結構的前半結構和后半結構中各有至少一個卷積層采用混合深度卷積層。

更進一步地，第一個下層結構的前半結構和后半結構中各有至少一個卷積層采用混合深度卷積層。