[发明专利]超声图像膀胱脱垂自动分级系统

摘要

本发明涉及一种超声图像膀胱脱垂自动分级方法，包括：获取训练数据集中的超声图像，同时医生进行标注；对所述获取的超声图像进行特征提取；根据上述提取的特征值，结合医生的标注训练第一层时空回归模型，并预测训练数据得到对应的位移图，提取上下文特征，结合医生的标注训练第二层时空回归模型；获取测试数据集中的超声图像，同时医生进行标注预测；对测试数据集中的超声图像进行特征提取，利用第一层时空回归模型得到对应的位移图；在位移图上提取上下文特征，第二层时空回归模型预测最终位移图并进行识别；依据标准对膀胱脱垂进行自动分级。本发明还涉及一种超声图像膀胱脱垂自动分级系统。本发明能够在提高检查的效率同时降低组间的误差。

主权项

1.一种超声图像膀胱脱垂自动分级系统，其特征在于，该系统包括相互电性连接的获取模块、特征提取模块、训练模块、识别模块及分级模块，其中：所述获取模块用于获取训练数据集中的超声图像，同时医生对所述获取的超声图像进行标注，医生的标注包括：耻骨联合下缘点，耻骨联合中轴线，以及膀胱轮廓；所述特征提取模块用于对所述获取的超声图像进行特征提取，得到随机Haar特征的特征值；所述训练模块用于根据上述得到的随机Haar特征的特征值，结合医生的标注训练第一层时空回归模型；使用第一层时空回归模型预测训练数据得到对应的位移图；在得到的位移图上提取上下文特征，结合医生的标注训练第二层时空回归模型；所述获取模块还用于获取测试数据集中的超声图像，同时医生对所述获取的测试数据集中的超声图像进行标注预测，医生的标注包括：耻骨联合下缘点，耻骨联合中轴线，以及膀胱轮廓；所述特征提取模块还用于对上述获取的测试数据集中的超声图像进行特征提取，得到随机Haar特征的特征值，利用上述训练得到的第一层时空回归模型预测测试数据得到对应的位移图；在上述得到的位移图上提取上下文特征，结合训练得到的第二层时空回归模型预测最终位移图，以自动识别所述测试数据集超声图像中的耻骨联合的中轴线，下缘点和膀胱轮廓；所述分级模块用于根据识别得到的所述测试数据集超声图像中的耻骨联合的中轴线，下缘点和膀胱轮廓，利用几何关系测量出最终所需的最大膀胱脱垂距离，依据标准对膀胱脱垂进行自动分级；所述自动识别所述测试数据集超声图像中的耻骨联合的中轴线，下缘点和膀胱轮廓包括：从测试数据集中产生耻骨联合的中轴线，下缘点和膀胱轮廓三个目标结构的位移图；采用投票策略，得到耻骨联合中轴线、下缘点的投票图，搜索投票图中票数最多的点，得到耻骨联合下缘点的位置；根据耻骨联合的下缘点作为起始点，搜索不同方向的直线，在中轴线的投票图上计算不同方向直线上票数均值最大的方向即为耻骨联合的中轴线；对于膀胱的分割，寻找位移图上的零水平集，直接对图像进行阈值分割，得到轮廓。