[發(fā)明專利]應(yīng)變彈性超聲圖像合成系統(tǒng)和方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202211042951.6 | 申請日: | 2022-08-29 |
| 公開(公告)號: | CN115359018A | 公開(公告)日: | 2022-11-18 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 余錦華;姚釗;汪源源;周建橋 | 申請(專利權(quán))人: | 復(fù)旦大學(xué);上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 上海元好知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31323 | 代理人: | 張雙紅;張妍 |
| 地址: | 200433 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 應(yīng)變 彈性 超聲 圖像 合成 系統(tǒng) 方法 | ||
本發(fā)明公開了一種應(yīng)變彈性超聲圖像合成系統(tǒng)和方法,該系統(tǒng)包括:生成網(wǎng)絡(luò)模塊和全局判別模塊,其中,生成網(wǎng)絡(luò)模塊用于獲取灰階超聲圖像,并對灰階超聲圖像進(jìn)行處理,得到合成應(yīng)變彈性圖像;全局判別模塊與生成網(wǎng)絡(luò)模塊連接,全局判別模塊用于獲取真實應(yīng)變彈性圖像,并對真實應(yīng)變彈性圖像和合成應(yīng)變彈性圖像進(jìn)行真假判別,以便獲取先驗信息,并根據(jù)先驗信息提高合成應(yīng)變彈性圖像的合成質(zhì)量。本發(fā)明不僅能夠解決深處腫瘤位置彈性成像超聲信號衰減的問題,同時也能使缺少彈性成像功能的掌上超聲設(shè)備具備應(yīng)變彈性成像功能,并對乳腺腫瘤良惡性檢測具有臨床增益。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及計算機(jī)輔助檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種應(yīng)變彈性超聲圖像合成系統(tǒng)和方法。
背景技術(shù)
乳腺癌作為一種惡性腫瘤,占女性惡性腫瘤的30%,并且發(fā)病率逐年上升,乳腺腫瘤篩查對降低乳腺癌發(fā)病率和降低其死亡率起重要作用。臨床上,傳統(tǒng)灰階超聲結(jié)合彈性超聲正慢慢成為標(biāo)準(zhǔn)化檢查手段,彈性超聲的使用能有效提高乳腺癌篩查和診斷的準(zhǔn)確率。
盡管彈性超聲成像是一種十分重要的成像模態(tài),但是目前彈性超聲成像的應(yīng)用存在諸多挑戰(zhàn)。首先是對操作醫(yī)師要求高,不同醫(yī)師操作手法會帶來較大的成像偏差;其次受限于成像原理,超聲信號在較深組織處衰減會導(dǎo)致成像不準(zhǔn)確;此外彈性成像的硬件要求會限制超聲設(shè)備便攜化發(fā)展與應(yīng)用場景范圍。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問題之一。為此,本發(fā)明的第一個目的在于提供一種應(yīng)變彈性超聲圖像合成系統(tǒng),通過該系統(tǒng)能夠提高應(yīng)變彈性超聲圖像的合成質(zhì)量,并便于乳腺腫瘤的篩查檢測。
為達(dá)到上述目的,本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實現(xiàn):
一種應(yīng)變彈性超聲圖像合成系統(tǒng)包括:
生成網(wǎng)絡(luò)模塊,用于獲取灰階超聲圖像,并對所述灰階超聲圖像進(jìn)行處理,得到合成應(yīng)變彈性圖像;
全局判別模塊,與所述生成網(wǎng)絡(luò)模塊連接,所述全局判別模塊用于獲取真實應(yīng)變彈性圖像,并對所述真實應(yīng)變彈性圖像和所述合成應(yīng)變彈性圖像進(jìn)行真假判別,以便獲取先驗信息,并根據(jù)所述先驗信息提高合成應(yīng)變彈性圖像的合成質(zhì)量。
可選的,所述生成網(wǎng)絡(luò)模塊包括:
編碼器,所述編碼器包括一卷積輸入層和若干個第一卷積單元,每一所述第一卷積單元依次包括非線性激活層、卷積層和批歸一化層,所述編碼器用于將所述灰階超聲圖像編碼成特征圖像;
解碼器,與所述編碼器連接,所述解碼器包括若干個第二卷積單元和一卷積輸出層,每一所述第二卷積單元依次包括非線性激活層、反卷積層和批歸一化層,所述解碼器用于解碼所述特征圖像,并合成得到所述合成應(yīng)變彈性圖像。
可選的,所述編碼器和所述解碼器形成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為U型對稱結(jié)構(gòu)。
可選的,該系統(tǒng)還包括:腫瘤判別模塊,與所述生成網(wǎng)絡(luò)模塊連接,所述腫瘤判別模塊用于獲取從所述灰階超聲圖像和所述合成應(yīng)變彈性圖像中截取的感興趣區(qū)域圖像,并對所述感興趣區(qū)域圖像進(jìn)行差異性建模。
可選的,該系統(tǒng)還包括:顏色均衡模塊,與所述生成網(wǎng)絡(luò)模塊連接,所述顏色均衡模塊用于確定所述合成應(yīng)變彈性圖像的顏色先驗系數(shù),以及確定所述生成網(wǎng)絡(luò)模塊、所述全局判別模塊和所述腫瘤判別模塊的損失函數(shù),并通過所述顏色先驗系數(shù)對所述損失函數(shù)進(jìn)行加權(quán)約束,以便提高合成應(yīng)變彈性圖像質(zhì)量。
可選的,所述全局判別模塊包括若干個第三卷積單元和一卷積輸出層,每一所述第三卷積單元依次包括卷積層、批歸一化層和非線性激活層。
為達(dá)到上述目的,本發(fā)明第二方面提供了一種應(yīng)變彈性超聲圖像合成方法,應(yīng)用于上述的應(yīng)變彈性超聲圖像合成系統(tǒng),包括:
獲取灰階超聲圖像,并對所述灰階超聲圖像進(jìn)行處理,得到合成應(yīng)變彈性圖像;
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于復(fù)旦大學(xué);上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院,未經(jīng)復(fù)旦大學(xué);上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
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