[發明專利]基于乳腺超聲圖像增強的病灶分類方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202110331903.8
• 申請日: 2021-03-29
• 公開（公告）號: CN112837317A
• 公開（公告）日: 2021-05-25
• 發明（設計）人: 甘從貴;過易;趙明昌
• 申請（專利權）人: 無錫祥生醫療科技股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 無錫市興為專利代理事務所(特殊普通合伙) 32517
• 代理人: 屠志力

本發明涉及圖像處理技術領域，涉及一種基于乳腺超聲圖像增強的病灶分類方法、裝置及存儲介質。方法包括：獲取樣本乳腺超聲圖像，樣本乳腺超聲圖像中包括標準乳腺超聲圖像以及待增強圖像；將待增強圖像輸入生成器中，確定得到增強后的乳腺超聲圖像；提取待增強圖像、增強后的乳腺超聲圖像和標準乳腺超聲圖像中的乳腺特征；根據判別器確定標準乳腺超聲圖像以及待增強圖像的判別結果，得到d_reals和d_fakes；根據提取得到的特征，確定圖像內容評價參數和圖像質量評價參數；根據d_reals和d_fakes確定損失因子；根據圖像內容評價參數、圖像質量評價參數和損失因子訓練生成器和判別器，得到訓練后的生成器和訓練后的判別器。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種基于乳腺超聲圖像增強的病灶分類方法、裝置及存儲介質。

背景技術

超聲圖像往往來自于眾多醫院，各醫院的打圖機器，打圖醫生習慣均不相同，因此造成了超聲圖像質量參差不齊，圖像清晰度，噪聲顆粒大小，增益，動態范圍，灰階映射很難統一，這會給后續的研究引入很多不必要的由圖像質量造成的偏差。因此如何統一超聲圖像的質量，使其看上去盡量一致成為了所要解決的主要問題。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供了一種基于乳腺超聲圖像增強的病灶分類方法、裝置及存儲介質，以解決現有技術中的問題。

根據第一方面，本發明實施例提供了一種基于乳腺超聲圖像增強的病灶分類方法，所述方法包括：

獲取樣本乳腺超聲圖像，所述樣本乳腺超聲圖像中包括標準乳腺超聲圖像以及待增強圖像；

將所述待增強圖像輸入生成器中，通過所述生成器中的卷積層、正則化層和激活層確定得到增強后的乳腺超聲圖像；所述生成器包括編碼器和解碼器，所述編碼器和所述解碼器包括卷積層、正則化層和激活層；

通過VGG特征提取網絡提取所述待增強圖像、增強后的乳腺超聲圖像和所述標準乳腺超聲圖像中的乳腺特征，得到vgg_inputs、vgg_fakes和vgg_reals；

根據判別器確定所述標準乳腺超聲圖像以及所述待增強圖像的判別結果，得到d_reals和d_fakes；

根據所述vgg_inputs和所述vgg_fakes，確定圖像內容評價參數；

根據所述vgg_fakes、所述vgg_reals，確定圖像質量評價參數；

根據所述d_reals和d_fakes確定損失因子；

根據所述圖像內容評價參數、圖像質量評價參數和所述損失因子訓練所述生成器和所述判別器，得到訓練后的所述生成器和訓練后的所述判別器，訓練后的所述生成器用于對目標乳腺超聲圖像進行圖像增強，增強后的目標乳腺超聲圖像用于在輸入至分類深度神經網絡之后得到對應的病灶性質分類。

可選的，所述將所述待增強圖像輸入生成器中，通過所述生成器中的卷積層、正則化層和激活層確定得到增強后的乳腺超聲圖像之前，所述方法還包括：

將所述待增強圖像輸入至條件生成網絡，通過所述條件生成網絡生成基于不同條件的擴展圖像；所述不同條件包括：超聲設備的不同品牌、超聲設備的不同機型、被檢對象的不同年齡、被檢對象的不同性別以及被檢對象的不同病灶類型；

將所述擴展圖像增加至所述待增強圖像。

可選的，所述根據所述vgg_inputs和所述vgg_fakes，確定圖像內容評價參數，包括：

所述圖像內容評價參數為：Σ|vgg_inputs-vgg_fakes|。

可選的，所述根據所述vgg_fakes、所述vgg_reals，確定圖像質量評價參數，包括：