[發(fā)明專利]基于感興趣區(qū)域的乳腺腫瘤識(shí)別方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010070184.4
• 申請(qǐng)日: 2020-01-21
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111311553A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-06-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蔣加伏;李鑫佩;蔣利佳
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 長(zhǎng)沙理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/13;G06T5/00;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G06K9/32
• 代理公司: 廣州嘉權(quán)專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 44205
• 代理人: 孫浩

1.一種基于感興趣區(qū)域的乳腺腫瘤識(shí)別方法，其特征在于，包括：

獲取乳腺圖像，提取所述乳腺圖像的感興趣區(qū)域，得到乳腺感興趣圖像；

利用canny算子邊緣檢測(cè)法對(duì)所述乳腺感興趣圖像進(jìn)行處理，得到標(biāo)準(zhǔn)乳腺圖像；

利用模糊ZFnet網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)乳腺圖像進(jìn)行處理，得到可視化的乳腺腫瘤類型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于感興趣區(qū)域的乳腺腫瘤識(shí)別方法，其特征在于：所述獲取乳腺圖像，提取所述乳腺圖像的感興趣區(qū)域，得到乳腺感興趣圖像，包括如下步驟：

獲取乳腺圖像；所述乳腺圖像包括：乳腺腫瘤惡性圖像、乳腺腫瘤良性圖像和乳腺正常圖像；

根據(jù)所述乳腺圖像提取感興趣區(qū)域，得到乳腺感興趣區(qū)域；

通過(guò)對(duì)所述乳腺感興趣區(qū)域標(biāo)記最小的外接矩形，得到乳腺感興趣圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于感興趣區(qū)域的乳腺腫瘤識(shí)別方法，其特征在于：所述獲取乳腺圖像，提取所述乳腺圖像的感興趣區(qū)域，得到乳腺感興趣圖像，還包括如下步驟：

通過(guò)對(duì)所述乳腺圖像進(jìn)行分類標(biāo)注處理，得到標(biāo)注的乳腺圖像；所述分類標(biāo)注包括：乳腺腫瘤的類型、位置和形狀。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于感興趣區(qū)域的乳腺腫瘤識(shí)別方法，其特征在于：所述利用canny算子邊緣檢測(cè)法對(duì)所述乳腺感興趣圖像進(jìn)行處理，得到標(biāo)準(zhǔn)乳腺圖像，包括如下步驟：

利用高斯濾波器對(duì)所述乳腺感興趣圖像進(jìn)行去噪處理，得到乳腺去噪圖像；

利用一階偏導(dǎo)有限差分對(duì)所述乳腺去噪圖像進(jìn)行處理，得到乳腺去噪圖像的梯度幅值和方向；

通過(guò)對(duì)所述乳腺去噪圖像在所述梯度幅值和方向上進(jìn)行非極大值抑制處理，得到若干邊緣點(diǎn)；

利用雙閾值算法對(duì)若干所述邊緣點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)和連接，得到標(biāo)準(zhǔn)乳腺圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于感興趣區(qū)域的乳腺腫瘤識(shí)別方法，其特征在于：所述利用canny算子邊緣檢測(cè)法對(duì)所述乳腺感興趣圖像進(jìn)行處理，得到標(biāo)準(zhǔn)乳腺圖像，還包括如下步驟：

通過(guò)對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)乳腺圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到歸一化的所述標(biāo)準(zhǔn)乳腺圖像。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于感興趣區(qū)域的乳腺腫瘤識(shí)別方法，其特征在于：還包括如下步驟：

建立ZFnet網(wǎng)絡(luò)，利用漢明距離分別對(duì)所述ZFnet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理，得到模糊ZFnet網(wǎng)絡(luò)；所述模糊ZFnet網(wǎng)絡(luò)中的每層網(wǎng)絡(luò)層的偏置與權(quán)重的關(guān)系為：其中，b為偏置，w_l為第l層網(wǎng)絡(luò)層的權(quán)重，x_l為第l層網(wǎng)絡(luò)層的輸入，L為網(wǎng)絡(luò)層的數(shù)量。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于感興趣區(qū)域的乳腺腫瘤識(shí)別方法，其特征在于：所述利用模糊ZFnet網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)乳腺圖像進(jìn)行處理，得到可視化的乳腺腫瘤類型，包括如下步驟：

利用模糊ZFnet網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)乳腺圖像進(jìn)行處理，得到若干結(jié)果特征圖和乳腺腫瘤類型；其中，所述模糊ZFnet網(wǎng)絡(luò)包括：若干卷積層和若干池化層；

通過(guò)分別對(duì)若干所述結(jié)果特征圖進(jìn)行逆運(yùn)算處理，得到若干可視化特征圖；所述逆運(yùn)算處理包括：對(duì)應(yīng)進(jìn)行的反池化處理和解卷積處理；

通過(guò)對(duì)所述乳腺腫瘤類型和若干所述可視化特征圖進(jìn)行結(jié)合，得到可視化的乳腺腫瘤類型。

8.一種基于感興趣區(qū)域的乳腺腫瘤識(shí)別裝置，其特征在于，包括至少一個(gè)控制處理器和用于與所述至少一個(gè)控制處理器通信連接的存儲(chǔ)器；所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述至少一個(gè)控制處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個(gè)控制處理器執(zhí)行，以使所述至少一個(gè)控制處理器能夠執(zhí)行如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述基于感興趣區(qū)域的乳腺腫瘤識(shí)別方法。

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令用于使計(jì)算機(jī)執(zhí)行如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的基于感興趣區(qū)域的乳腺腫瘤識(shí)別方法。