[發明專利]一種胎兒超聲心動圖中四腔心分割方法

在審

• 申請號: 202010596235.7
• 申請日: 2020-06-28
• 公開（公告）號: CN111754489A
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發明（設計）人: 朱皞罡;安山;楊汀陽
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;A61B8/08
• 代理公司: 煙臺炳誠專利代理事務所(普通合伙) 37258
• 代理人: 王素花;任連明

1.一種胎兒超聲心動圖中四腔心分割方法，其特征在于：所述方法包括下列步驟：

(1)、通過胎兒超聲心動圖采集經數據增強策略增加的多樣性的超聲心動序列圖像數據；

(2)、對輸入的多樣性的超聲心動序列圖像數據自動做逐像素標記；

(3)、通過候選目標召回方法召回在獲取心室或心房過程中丟失的心室或心房的部分；以獲得更好的四腔心切面分割效果；該方法通過以下步驟實現：

1)、計算每個感興趣區域ROI的中心，以及中心之間的L2距離；

2)、如果2個中心之間的距離小于一個閾值，該感興趣區域即為一個簇cluster；

3)、如果一個簇中的感興趣區域都屬于同一個類別，它們被標記為這個類；否則，計算這些感興趣區域的總的分數，將其判別為最大分數的那個類；如果一個類在之前環節已經出現，在分數計算環節中將不做考慮。

2.根據權利要求1所述的胎兒超聲心動圖中四腔心分割方法，其特征在于：所述數據增強策略是利用旋轉和扭曲模擬胎兒心臟在收縮和擴張時的有規律的運動。

3.根據權利要求2所述的胎兒超聲心動圖中四腔心分割方法，其特征在于：所述旋轉操作通過仿射變換方式實現；同時通過隨機且彈性的扭曲方式增強圖片。

4.根據權利要求1所述的胎兒超聲心動圖中四腔心分割方法，其特征在于：所述標記方式為給圖片的每個像素標記一個類別相關和實例相關的標簽。

5.根據權利要求4所述的胎兒超聲心動圖中四腔心分割方法，其特征在于：利用基于Faster R-CNN的Mask R-CNN來產出精確的分割掩膜；其中Faster R-CNN有2個輸出，分別為類別標簽和包圍框偏移量；在Mask R-CNN中增加一個掩膜分支，該掩膜分支用來預測每個感興趣區域的分割掩膜。

6.根據權利要求1所述的胎兒超聲心動圖中四腔心分割方法，其特征在于：

用ROI聚類算法重新計算每個感興趣區域ROI的中心得分；

假設一個ROIs簇包含了N個ROI,每個ROI在四個類別中的得分為則ROIs的得分為

比較每個ROIs簇的四個類別得分，并將所有ROIs簇的所有類別得分排序，最后每個ROIs簇的類別計算方式如下：

輸入ROIs簇的個數M

score:所有ROIs簇的所有類別得分排序,大小為M*4；

ROIs_id:得分排序后對應的ROIs簇的索引,大小為M*4；

Class:得分排序后的類別索引,大小為M*4；

初始化ROIs_class＝-ones(M)每個ROIs簇的類別，初始化為-1

輸出每個ROIs簇的類別ROIs_class；即成功召回候選目標。