[发明专利]一种乳腺癌超声检测系统

权利要求书

1.一种乳腺癌超声检测系统，包括检测主机、超声探头、显示屏幕和图像处理模块，其特征在于：还包括提醒屏幕、位置计算模块和光学传感器；

检测主机连接超声探头、显示屏幕图像处理模块、提醒屏幕和位置计算模块；

超声探头发射和接收超声波信号，并将收集的超声回波信号发送给检测主机，检测主机将超声回波信号发送给图像处理模块进行图像处理，将超声回波信号计算成二维图像，并显示在显示屏幕上；

超声探头上安装有光学传感器，光学传感器用于实时记录超声探头相对皮肤的移动数据，并将移动数据发送给检测主机，检测主机将收到的移动数据发送给位置计算模块，位置计算模块根据移动数据进行位置计算，并将计算的位置坐标和超声探头检测的图像进行关联；

检测主机实时获取图像处理模块的二维图像数据，并将二维图像数据输入神经网络判别模型，得到每一帧图像的风险值，并将风险值实时显示在提醒屏幕上；提醒屏幕连接检测主机，检测主机根据执行一次检测流程中风险值最高的图像帧对应的位置坐标，在提醒屏幕上显示控制超声探头移动方向的指令。

2.根据权利要求1所述的乳腺癌超声检测系统，其特征在于：

光学传感器设置在超声探头的顶端，使用时与皮肤接触，包括发光器、棱镜、光检测器和分析芯片；发光器发射光经过棱镜的引导照射到皮肤上，皮肤反射的光被棱镜接收并引导至光检测器，光检测器将接收到的反射光的信号发送给分析芯片，分析芯片由此计算出光学传感器相对于皮肤移动的方向和速度；光学传感器将实时记录的方向和速度数据发送给检测主机。

3.根据权利要求1所述的乳腺癌超声检测系统，其特征在于：

检测主机将二维图像数据输入神经网络判别模型包括：

降低像素：首先将图像进行分块，将图像分成均匀的128×128个区域，每个区域内的像素的灰度值进行平均，从而得到一个128×128像素的图像；

图像编码：将降低像素后的图像进行编码，按照灰度值从低到高分成8个区间，每个区间用一个数值代替，从而可以实现利用从0至7的8个数字将图像灰度值替代，进而得到一个128×128的矩阵，矩阵内每一个元素的值为0至7之间；

特征提取：将进行特征提取图像编码后的矩阵进行特征提取，得到每一个矩阵的特征向量，即得到了每一帧图像对应的特征向量；

将特征向量输入神经网络模型得到对应的风险值。

4.根据权利要求3所述的乳腺癌超声检测系统，其特征在于：

神经网络模型建立方法如下：

将已知患有乳腺癌的患者的多张超声检测图像作为训练样本，并进行标记，其中无法推断出具有乳腺癌的图像的风险值标记为0，乳腺癌区域明显的图像风险值标记为100，介于两者之间的图像的风险值根据乳腺癌区域的明显程度标记；

然后执行降低像素：首先将图像进行分块，将图像分成均匀的128×128个区域，每个区域内的像素的灰度值进行平均，从而得到一个128×128像素的图像；

然后执行图像编码：将降低像素后的图像进行编码，按照灰度值从低到高分成8个区间，每个区间用一个数值代替，从而可以实现利用从0至7的8个数字将图像灰度值替代，进而得到一个128×128的矩阵，矩阵内每一个元素的值为0至7之间；

然后执行特征提取：将进行特征提取图像编码后的矩阵进行特征提取，得到每一个矩阵的特征向量，即得到了每一帧图像对应的特征向量；

将特征向量作为神经网络模型的输入，将风险值作为神经网络模型的输出构建神经网络模型。

5.根据权利要求1所述的乳腺癌超声检测系统，其特征在于：

神经网络判别模型为卷积神经网络判别模型。

6.根据权利要求1所述的乳腺癌超声检测系统，其特征在于：

光学传感器的结构与光电鼠标的光学传感器的结构相同。

7.根据权利要求4所述的乳腺癌超声检测系统，其特征在于：

检测的过程如下：

步骤1：开启主机，并在超声探头上涂抹耦合剂，并检查光学传感器是否正常工作；

步骤2：提醒屏幕上显示：请将超声探头放置于左乳房的左下角，启动超声探头开始检测；

步骤3：超声探头收集的超声回波信号发送给检测主机，检测主机将超声回波信号发送给图像处理模块进行图像处理，将超声回波信号计算成二维图像，并显示在显示屏幕上；同时光学传感器实时记录超声探头相对皮肤的移动数据，并将移动数据发送给检测主机，检测主机将收到的移动数据发送给位置计算模块，位置计算模块根据移动数据进行位置计算，并将计算的位置坐标和超声探头检测的图像进行关联；

步骤4：检测主机实时获取图像处理模块的二维图像数据:将二维图像数据输入神经网络判别模型，得到每一帧图像的风险值，并将风险值实时显示在提醒屏幕上；当任意一帧图像的风险值超过阈值时，提醒屏幕上显示该一帧图像的风险值和坐标，同时提醒屏幕上显示导航指示，引导超声探头朝着该一帧图像的坐标移动，以进行进一步详细检查。