[發(fā)明專利]一種基于超聲微泡造影的試劑定點(diǎn)釋放方法與系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111533061.0
• 申請日: 2021-12-15
• 公開（公告）號: CN114372957A
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李占齊;任文智;李娟;張紀(jì)莊;吳愛國;郭詠梅
• 申請（專利權(quán)）人: 康達(dá)洲際醫(yī)療器械有限公司;中國科學(xué)院寧波材料技術(shù)與工程研究所
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G06V10/44;G06V10/764
• 代理公司: 寧波市鄞州盛飛專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33243
• 代理人: 鮑英彬

1.一種基于超聲微泡造影的試劑定點(diǎn)釋放方法，其特征在于，包括步驟：

S1：根據(jù)異常組織的類型進(jìn)行含有特定試劑微泡的組織注入；

S2：通過高頻超聲波獲取組織整體的超分子成像；

S3：根據(jù)超分子成像，利用異常組織所對應(yīng)圖像訓(xùn)練完成的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行異常組織的識別判定與區(qū)域提取；

S4：根據(jù)異常組織所處的區(qū)域進(jìn)行低頻超聲波的聚焦；

S5：通過聚焦后的低頻超聲波爆裂異常組織所處區(qū)域內(nèi)的微泡，并釋放微泡所附載的特定試劑。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于超聲微泡造影的試劑定點(diǎn)釋放方法，其特征在于，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練包括圖像預(yù)處理、主干網(wǎng)絡(luò)特征提取和特征融合，其中，圖像預(yù)處理階段采用Unet算法對目標(biāo)組織的預(yù)設(shè)圖像集進(jìn)行感興趣區(qū)域的提取，并作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

3.如權(quán)利要求1所述的一種基于超聲微泡造影的試劑定點(diǎn)釋放方法，其特征在于，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以Mask R-CNN網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)框架，并以殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet50和SKNet網(wǎng)絡(luò)相融合后的SK-ResNet50網(wǎng)絡(luò)作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主干網(wǎng)絡(luò)。

4.如權(quán)利要求3所述的一種基于超聲微泡造影的試劑定點(diǎn)釋放方法，其特征在于，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，還包括對Mask R-CNN網(wǎng)絡(luò)內(nèi)置損失函數(shù)的優(yōu)化，可表示為如下公式：

L＝L_cls+α₁L_box+α₂L_mask

式中，L為總損失，L_cls為分類損失，L_box為邊框回歸損失，L_mask為分割掩膜損失，α₁和α₂為權(quán)重參數(shù)。

5.如權(quán)利要求4所述的一種基于超聲微泡造影的試劑定點(diǎn)釋放方法，其特征在于，所述權(quán)重參數(shù)α₁和α₂為根據(jù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以ImageNet數(shù)據(jù)庫中的圖像數(shù)據(jù)為預(yù)設(shè)圖像集進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)獲取。

6.如權(quán)利要求1所述的一種基于超聲微泡造影的試劑定點(diǎn)釋放方法，其特征在于，所述S3步驟中，對于異常組織的識別判定包括超出預(yù)設(shè)超聲波造影強(qiáng)度的異常組織判定，以及根據(jù)造影強(qiáng)度大小進(jìn)行的組織異常等級判定。

7.一種基于超聲微泡造影的試劑定點(diǎn)釋放系統(tǒng)，其特征在于，包括：

微泡注入器，用于根據(jù)異常組織的類型進(jìn)行含有特定試劑微泡的組織注入；

超聲波發(fā)生器，用于發(fā)射高頻超聲波或者低頻超聲波；

超聲波顯示器，用于根據(jù)組織內(nèi)微泡反射的高頻超聲波進(jìn)行超分子成像顯示；

主控系統(tǒng)，用于根據(jù)超分子成像，利用異常組織所對應(yīng)圖像訓(xùn)練完成的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行異常組織的識別判定與區(qū)域提取，并控制超聲波發(fā)生器對異常組織所處的區(qū)域進(jìn)行低頻超聲波的聚焦，通過聚焦后的低頻超聲波爆裂異常組織所處區(qū)域內(nèi)的微泡，并釋放微泡所附載的特定試劑。

8.如權(quán)利要求7所述的一種基于超聲微泡造影的試劑定點(diǎn)釋放系統(tǒng)，其特征在于，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以Mask R-CNN網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)框架，并以殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet50和SKNet網(wǎng)絡(luò)相融合后的SK-ResNet50網(wǎng)絡(luò)作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主干網(wǎng)絡(luò)。