[發明專利]基于語義分割網絡PSPNet的甲狀腺結節超聲圖像的分割方法

有效

• 申請號: 202011082848.5
• 申請日: 2020-10-12
• 公開（公告）號: CN112200815B
• 公開（公告）日: 2023-06-27
• 發明（設計）人: 宋軍;趙蕾;韓修芹;樊紅彬;鄭天雷;楊娜;索晗
• 申請（專利權）人: 徐州醫科大學附屬醫院
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/90;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 徐州先卓知識產權代理事務所(普通合伙) 32555
• 代理人: 陳俊杰

本發明公開了一種基于語義分割網絡PSPNet的甲狀腺結節超聲圖像的分割方法，進行數據的采集及預處理，結合病理診斷結果對甲狀腺超聲圖像進行手工標記，將圖像上的每個像素值分為甲狀腺結節、甲狀腺實質和其他內容這三類，這三類對應像素值分別為3、2、1；對語義分割網絡PSPNet進行訓練；對語義分割網絡PSPNet分割出來的結果進行測試，計算交并比和像素精度等分割評價指標；如果測試結果未達到預期標準則需要調整網絡的單次訓練的樣本數、損失函數、學習率和優化器等參數，并再此對網絡進行訓練和測試，直到網絡達到預期標準。本發明在分割結果可視化方面，可以快速且具體的分割出平滑的實質和結節邊緣，可以用其分割結果進一步診斷。

技術領域

本發明涉及一種分割方法，具體涉及一種基于語義分割網絡PSPNet的甲狀腺結節超聲圖像的分割方法。

背景技術

甲狀腺位于人體頸前部下方，它產生的甲狀腺激素負責控制著人體的新陳代謝。甲狀腺不只影響人的心率和精神狀態，還控制許多重要的身體功能，所以甲狀腺功能正常是人體器官正常運行的前提。全球范圍內，男性的甲狀腺發病率在過去的30年中增加了48％，女性增加了67％，甲狀腺疾病對人類健康的威脅越來越大。甲狀腺結節是甲狀腺疾病的一種表現，結節可能是由于甲狀腺細胞的生長和或甲狀腺中的囊腫導致。通過成像可以清楚的區分甲狀腺結節這種甲狀腺組織。

超聲成像由于具有實時檢測，對人體沒有損傷，成本低廉，可重復使用的特點，所以成為最常用的甲狀腺超聲圖像檢測方法。超聲成像還可以記錄甲狀腺結節的個數，大小，位置，形狀，邊界等信息。這些信息都有助于判斷甲狀腺結節是否惡化，但是診斷過程依賴放射科醫生，就算是主治醫生也會存在主觀上的誤判，而且，醫生人工標記的工作量比較大，因此依靠人工也無法實現大量的標記工作。此外，超聲圖像噪聲較多，甲狀腺的個體差異明顯，傳統的圖像分割方式效果不是很好，準確的分割出甲狀腺結節是后續定量分析甲狀腺異常的前提條件，從甲狀腺激素的角度定量判斷甲狀腺的異常，此外，準確的分割出結節也為接下來結節的分類提供了客觀的紋理特征，輔助醫生的診斷，幫助醫生提高診斷的準確性。

在甲狀腺診斷中，甲狀腺腺體和結節的大小與邊界情況是判斷結節性質與甲狀腺狀態的重要指標，準確的分割出甲狀腺腺體和結節的大小與邊界情況可以從激素的角度定量分析甲狀腺的異常，而且分割出的紋理特征也是判斷結節良惡性的標準，因此準確的從超聲圖像中分割出甲狀腺與結節尤為重要。

發明內容

針對上述現有技術存在的問題，本發明提供一種基于語義分割網絡PSPNet的甲狀腺結節超聲圖像的分割方法，能夠快速且具體的分割出實質和結節區域，用以進一步診斷腫瘤是否有惡化。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種基于語義分割網絡PSPNet的甲狀腺結節超聲圖像的分割方法，包括以下步驟：

步驟一：進行數據的采集及預處理，在超聲影像科采集甲狀腺結節疾病患者的超聲圖像，在病理科采集對應的病理診斷結果作為參照標準，由專家篩選審核剔除無效的圖像數據，結合病理診斷結果對甲狀腺超聲圖像進行手工標記，將圖像上的每個像素值分為甲狀腺結節、甲狀腺實質和其他內容這三類，這三類對應像素值分別為3、2、1；

步驟二：對語義分割網絡PSPNet進行訓練，將原始的超聲圖像輸入到語義分割網絡PSPNet，經過語義分割網絡PSPNet生成語義分割圖像，通過交叉熵損失函數計算生成的語義分割圖像和在這之前標記好的掩模圖像之間的損失，再將損失輸入到語義分割網絡PSPNet，語義分割網絡PSPNet根據損失調整訓練參數后進行下一輪的訓練，直到進行完最后一輪訓練后停止；

步驟三：對語義分割網絡PSPNet分割出來的結果進行測試，將需要測試的圖像輸入語義分割網絡PSPNet，得到語義分割圖像，再根據已經標記好的掩模圖像，計算交并比和像素精度等分割評價指標；