[發明專利]一種基于剪切波彈性成像超聲組學深度分析方法及系統

有效

• 申請號: 202010143351.3
• 申請日: 2020-03-04
• 公開（公告）號: CN111275706B
• 公開（公告）日: 2023-06-02
• 發明（設計）人: 阮思敏;王偉;陳立達;胡航通;李薇;黃漾;謝曉燕;呂明德;匡銘
• 申請（專利權）人: 中山大學附屬第一醫院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06N3/08;G06N3/0464
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 陳旭紅;吳落

1.一種基于剪切波彈性成像超聲組學深度分析方法，其特征在于，包括：

步驟S11，針對不同疾病，利用超聲醫學聲學經驗獲取標準化剪切波彈性圖像；

步驟S12，針對相應疾病模型，利用剪切波圖像獲取所在器官相應彈性超聲組學數據；

步驟S13，將所述彈性超聲組學數據輸入訓練好的深度學習網絡，并根據所述彈性超聲組學數據調整神經元的連接權重、配比卷積和池化層，得到調整后的彈性超聲組學數據，通過深度學習獲取每個病變的分類評分；

步驟S14，基于患者臨床信息，檢驗指標，對結果深度學習彈性分類評分，通過機器學習分析，構建深度分析決策系統；

所述步驟S11中，獲取標準化剪切波彈性圖像包括：

獲取淺表占位病變標準圖像，將超聲探頭輕置于病變表面，使切面為病變病灶最大切面，切換至剪切波彈性成像模式，使剪切波彈性成像取樣框包含整個病灶，獲取剪切波彈性成像彩色區域充滿整個取樣框；

獲取腹部實質器官占位病變標準圖像，將超聲探頭輕置于病變表面，使切面為病變病灶最大切面，切換至剪切波彈性成像模式，使剪切波彈性成像取樣框包含整個病灶，獲取剪切波彈性成像彩色區域大于整個取樣框的三分之二；

所述步驟S12中，所述剪切波彈性成像取樣框內全病灶的邊緣為感興趣區域；

對所述剪切波圖像的處理包括將彩色剪切波圖像分解為RGB三通道灰階圖像，連同原彩色剪切波圖像，分別獲取彈性超聲組學數據。

2.根據權利要求1所述的基于剪切波彈性成像超聲組學深度分析方法，其特征在于，所述步驟S12中，所述相應的彈性超聲組學數據包括紋理轉換特征、灰度分布、轉換矩陣特征以及濾過轉換特征。

3.根據權利要求1所述的基于剪切波彈性成像超聲組學深度分析方法，其特征在于，所述步驟S13中，所述深度學習及所述深度學習的衍生算法包括CNN、RNN、遷移學習、GAN、基于GAN的遷移學習。

4.根據權利要求1所述的基于剪切波彈性成像超聲組學深度分析方法，其特征在于，所述步驟S13中，所述深度學習網絡的訓練方法包括：

采集相應的彈性超聲組學數據，輸入卷積神經網絡后，提取對應的特征圖層；

通過卷積運算，增加偏置，激活函數輸出對所述特征圖層進行處理，并通過全連接層對所述特征圖層進行調整分類后，通過反向傳播算法和隨機梯度下降法，訓練深度學習網絡。

5.根據權利要求1所述的基于剪切波彈性成像超聲組學深度分析方法，其特征在于，所述步驟S14中，所述患者相關臨床信息及所述檢驗指標包括：

與疾病相關的臨床基本信息、實驗室檢查數據、病理組織結果、基因組學及蛋白組學信息、放化療敏感性。

6.根據權利要求1所述的基于剪切波彈性成像超聲組學深度分析方法，其特征在于，所述機器學習分析采用以下模型：邏輯回歸法、決策樹、Adaboost、支持向量機。

7.一種基于剪切波彈性成像超聲組學深度分析系統，其特征在于，包括：

標準化剪切波彈性圖像獲取模塊，用于針對不同疾病，利用超聲醫學聲學經驗獲取標準化剪切波彈性圖像；

彈性超聲組學數據獲取模塊，用于針對相應疾病模型，利用剪切波圖像獲取所在器官相應彈性超聲組學數據；

深度學習模塊，用于將所述彈性超聲組學數據輸入訓練好的深度學習網絡，并根據所述彈性超聲組學數據調整神經元的連接權重、配比卷積和池化層，得到調整后的彈性超聲組學數據，通過深度學習獲取每個病變的分類評分；

機器學習分析模塊，用于基于患者臨床信息，檢驗指標，對結果深度學習彈性分類評分，通過機器學習分析，構建深度分析決策系統；

在所述標準化剪切波彈性圖像獲取模塊中，獲取標準化剪切波彈性圖像包括：

獲取淺表占位病變標準圖像，將超聲探頭輕置于病變表面，使切面為病變病灶最大切面，切換至剪切波彈性成像模式，使剪切波彈性成像取樣框包含整個病灶，獲取剪切波彈性成像彩色區域充滿整個取樣框；

獲取腹部實質器官占位病變標準圖像，將超聲探頭輕置于病變表面，使切面為病變病灶最大切面，切換至剪切波彈性成像模式，使剪切波彈性成像取樣框包含整個病灶，獲取剪切波彈性成像彩色區域大于整個取樣框的三分之二；

在所述彈性超聲組學數據獲取模塊中，所述剪切波彈性成像取樣框內全病灶的邊緣為感興趣區域；

對所述剪切波圖像的處理包括將彩色剪切波圖像分解為RGB三通道灰階圖像，連同原彩色剪切波圖像，分別獲取彈性超聲組學數據。