[發明專利]一種基于多粒度的胎兒心臟超聲圖像識別方法

在審

• 申請號: 202110804764.6
• 申請日: 2021-07-16
• 公開（公告）號: CN113642611A
• 公開（公告）日: 2021-11-12
• 發明（設計）人: 曾憲華;張蕓久
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/11
• 代理公司: 重慶市恒信知識產權代理有限公司 50102
• 代理人: 劉小紅

本發明請求保護一種基于多粒度的胎兒心臟超聲圖像識別方法，包括：堆疊標準塊和減少塊，得到結構一樣的胎兒心臟超聲圖像分類網絡；使用該分類網絡構建多粒度胎兒心臟超聲圖像識別模型，將胎兒心臟超聲圖像數據輸入分類網絡，得到分類標簽和分類的最大分類概率；將分類網絡全局平均池化層前的特征圖輸入到注意力模塊，輸出一個坐標值和尺寸大小；根據坐標值和尺寸大小，對輸入分類網絡的圖像進行裁剪；對裁剪后的圖像進行放大操作，使裁剪后的圖像與原始圖像相同大小，并作為下一階段的輸入；通過兩次迭代得到對胎兒心臟超聲圖像的多粒度識別結果，輔助醫生對胎兒心臟器官結構和位置判斷。

技術領域

本發明屬于人工智能醫學圖像分類領域，更具體的，涉及多粒度胎兒先心圖像分類的方法。

背景技術

先天性心臟病是新生兒最常見的先天性畸形之一。先天性心臟病種類多樣，極易導致流產、死胎、新生兒死亡等后果。嚴重影響著新生人口質量，是嬰幼兒死亡的重要原因之一。超聲檢查無輻射、低成本、實時等優點成為孕婦產前檢查的主要方法。利用超聲成像技術對孕婦進行產前篩查可以對胎兒心臟先天性缺陷和遺傳性疾病進行篩查，不僅能夠在一定程度上降低因先天性因素而導致的缺陷新生兒出生率，而且對缺陷胎兒的產后治療有指導性意義，有利于提高人口素質。但是，超聲圖像低信噪比、圖像存在偽影和胎兒姿勢不佳等因素使產前超聲檢查中識別和解釋胎兒標準掃描平面成為非常復雜的任務。圖像中相關結構的識別對于經驗不足醫生和非專業人士也比較困難，從而對新生兒先天性心臟病診斷產生較大影響。

針對上述問題，利用基于多粒度胎兒心臟超聲圖像識別方法通過對胎兒心臟超聲圖像不同粒度的識別，既可以從全局關注胎兒心臟圖像中器官的結構，又可以從局部信息中識別器官細微的特征，對胎兒心臟超聲圖像進行多粒度識別，本發明提供的圖像識別結果供醫生參考。

發明內容

本發明旨在解決以上現有技術的問題。提出了一種基于多粒度的胎兒心臟超聲圖像識別方法。本發明的技術方案如下：

一種基于多粒度的胎兒心臟超聲圖像識別方法，其包括以下步驟：

1)、堆疊標準塊和減少塊,得到網絡結構相同的胎兒心臟超聲圖像分類網絡1、分類網絡2和分類網絡3，使用3個分類網絡構建多粒度胎兒心臟超聲圖像識別模型，其中標準塊和減少塊是基本圖像計算單元，每個塊中有7個節點，節點1，2為輸入節點，節點3，4，5，6為中間節點，中間節點之間為不同的卷積操作，節點7為輸出節點，對所有中間節點的圖像特征按通道進行連接，堆疊是按順序連接標準塊和減少塊；

2)、將胎兒心臟超聲圖像數據輸入分類網絡1，得到粗分類標簽Y⁽¹⁾和本次分類的最大分類概率P⁽¹⁾；

3)、將分類網絡1中全局平均池化層前的特征圖輸入到注意力模塊，注意力模塊能從特征圖中判斷重要特征得到注意力特征，輸出一個坐標值和尺寸大小；

4)、根據步驟3)輸出的坐標值和尺寸大小，對輸入分類網絡1的胎兒心臟圖像進行裁剪，得到原始圖像中器官區域的子圖；

5)、對步驟4)得到胎兒心臟器官子圖進行雙線性插值放大，得到與原始圖像大小一樣的胎兒心臟器官圖像；

6)、將處理后的胎兒心臟器官圖像數據輸入分類網絡2，得到分類標簽Y⁽²⁾和本次分類的最大分類概率P⁽²⁾；

7)、在分類網絡2后重復步驟3)、4)、5)，得到處理后的胎兒心臟器官細節特征圖像，將此胎兒心臟器官細節特征圖像數據輸入分類網絡3，得到細粒度分類標簽Y⁽³⁾和本次分類的最大分類概率P⁽³⁾，通過對胎兒心臟超聲圖像進行多粒度識別，得到識別結果。