[發(fā)明專利]乳腺X線圖像局部質(zhì)量異常區(qū)域的分割方法、裝置及介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210363792.3
• 申請日: 2022-04-07
• 公開（公告）號: CN114820652B
• 公開（公告）日: 2023-05-23
• 發(fā)明（設計）人: 王雅倩;王子騰;鄒明甫;李新娟;丁佳;呂晨翀
• 申請（專利權(quán)）人: 北京醫(yī)準智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/12;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/098
• 代理公司: 北京樂知新創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 11734
• 代理人: 張永喆

本申請公開了一種乳腺X線圖像局部質(zhì)量異常區(qū)域的分割方法、裝置及介質(zhì)，所述方法包括：對所述待分割圖像進行標準化處理，獲得標準化圖像；通過擠壓激勵殘差網(wǎng)絡對所述標準化圖像進行特征提取，獲得第一特征信息；通過空間金字塔池化對所述第一特征信息進行特征提取，獲得第二特征信息；對所述第一特征信息和所述第二特征信息進行融合，獲得第一分割結(jié)果；利用邊緣細化網(wǎng)絡對所述第一分割結(jié)果進行優(yōu)化，獲得與所述待分割圖像對應的目標分割結(jié)果，應用本申請實施例提供的方法，更好地結(jié)合了圖像中全局特征與局部特征，提升了模型的對多種不同乳腺X線圖像質(zhì)量局部異常分割的準確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及計算機視覺與人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種乳腺X線圖像局部質(zhì)量異常區(qū)域的分割方法、裝置及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

在醫(yī)學設備，如X光機或CT機對目標患者的乳腺進行拍攝時，常常因為技師拍攝操作不規(guī)范或其他原因?qū)е聢D像中存在影響醫(yī)生診斷的質(zhì)量異常，而且，由于不同的不規(guī)范原因，質(zhì)量異常通常具有多種，例如，乳腺X線圖像中局部異常共包括六種：皮膚皺襞、乳頭未在輪廓線、肩膀重疊影、拍到腹部皮膚、拍到對側(cè)乳腺、異物。

目前，對乳腺X線圖像上的局部異常的檢測方法極少，且大部分是基于人工質(zhì)控的方法來提高圖像質(zhì)量，即安排高級技師在拍攝時定期監(jiān)控，總結(jié)拍攝經(jīng)驗組織技師培訓等。雖然存在利用深度學習模型Unet對數(shù)字病理圖像進行分類，實現(xiàn)對數(shù)字病理圖像質(zhì)控標準的量化統(tǒng)一的系統(tǒng)，但是這些質(zhì)控系統(tǒng)適用場景較單一，無法準確地對多種局部異常進行檢測，難以達到準確的分割效果。

發(fā)明內(nèi)容

本申請?zhí)峁┝艘环N乳腺X線圖像局部質(zhì)量異常區(qū)域的分割方法、裝置及存儲介質(zhì)，以至少解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的以上技術(shù)問題。

本申請實施例一方面提供一種乳腺X線圖像局部質(zhì)量異常區(qū)域的分割方法，所述方法包括：對所述待分割圖像進行標準化處理，獲得標準化圖像；通過擠壓激勵殘差網(wǎng)絡對所述標準化圖像進行特征提取，獲得第一特征信息；通過空間金字塔池化對所述第一特征信息進行特征提取，獲得第二特征信息；對所述第一特征信息和所述第二特征信息進行融合，獲得第一分割結(jié)果；利用邊緣細化網(wǎng)絡對所述第一分割結(jié)果進行優(yōu)化，獲得與所述待分割圖像對應的目標分割結(jié)果。

在一可實施方式中，所述對所述待分割圖像進行標準化處理，獲得標準化圖像，包括：獲取待分割圖像；對所述待分割圖像進行尺寸調(diào)整，獲得調(diào)整圖像；根據(jù)所述調(diào)整圖像的灰度分布區(qū)間對所述調(diào)整圖像的像素值進行標準化處理，獲得標準化圖像。

在一可實施方式中，通過擠壓激勵殘差網(wǎng)絡對所述標準化圖像進行特征提取，獲得第一特征信息，包括：對所述標準化圖像進行卷積處理，獲得第一通道特征；對所述第一通道特征進行全局池化處理，獲得全局特征；對所述全局特征進行映射，獲得第二通道特征；根據(jù)第二激活函數(shù)對所述第二通道特征進行特征映射，確定對應各通道特征的特征權(quán)值；根據(jù)所述特征權(quán)值對所述第一通道特征進行加權(quán)，獲得第一特征信息。

在一可實施方式中，對所述第一通道特征進行全局池化處理，獲得全局特征，包括：對所述第一通道特征進行全局池化處理，獲得全局池化特征；通過第一激活函數(shù)對所述全局池化特征進行處理，獲得全局擬合特征。

在一可實施方式中，通過空間金字塔池化對所述第一特征信息進行特征提取，獲得第二特征信息，包括：多尺度空洞率的空洞卷積對所述第一特征信息進行多尺度特征提取，獲得多尺度的第二特征信息。

在一可實施方式中，對所述第一特征信息和所述第二特征信息進行融合，獲得第一分割結(jié)果，包括：對所述第一特征信息和所述第二特征信息進行至少兩次的拼接和卷積融合，獲第一分割結(jié)果。

在一可實施方式中，利用邊緣細化網(wǎng)絡對所述第一分割結(jié)果進行優(yōu)化，獲得與所述待分割圖像對應的目標分割結(jié)果，包括：對所述第一分割結(jié)果進行二值化處理，獲得二值圖像；根據(jù)所述二值圖像生成分割邊界的密集包圍框；根據(jù)所述分割邊界的密集包圍框和所述標準化圖像進行拼接，得到拼接圖像；通過邊緣細化網(wǎng)絡對所述拼接圖像進行邊緣細化處理，獲得目標分割結(jié)果。