[发明专利]一种融合纹理特征和深度特征的超声影像慢性肾脏病辅助筛查方法在审

专利信息
申请号: 201910255712.0 申请日: 2019-04-01
公开(公告)号: CN110335231A 公开(公告)日: 2019-10-15
发明(设计)人: 郝鹏翼;徐震宇;田树元;吴福理;吴健 申请(专利权)人: 浙江工业大学
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/45
代理公司: 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 代理人: 王利强
地址: 310014 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 一种融合纹理特征和深度特征的超声影像慢性肾脏病辅助筛查方法,对原始超声影像进行数据预处理,根据影像师的标注提取肾脏所在部位作为感兴趣区域,去除影像师在影像中所做的人工标记,并修复影像;进行数据增广,扩大样本数量并平衡正负例样本比例,统一影像尺寸并归一化到[0,1]区间;计算灰度共生矩阵,基于灰度共生矩阵统计量提取影像纹理特征,并进行标准化处理;构建纹理支路神经网络;完整训练纹理支路神经网络,得到能够筛查是否患有慢性肾脏病的二分类神经网络模型。本发明结合深度神经网络和图像浅层纹理特征,在小样本数据上也能实现较好的算法性能,可以自动分析肾脏超声影像筛查慢性肾脏病。
搜索关键词: 慢性肾脏病 超声影像 影像 筛查 神经网络 纹理特征 灰度共生矩阵 支路 深度特征 纹理 肾脏 样本 神经网络模型 影像纹理特征 标准化处理 感兴趣区域 数据预处理 人工标记 自动分析 融合 二分类 归一化 统计量 小样本 构建 浅层 去除 算法 标注 图像 修复 平衡 统一
【主权项】:
1.一种融合纹理特征和深度特征的超声影像慢性肾脏病辅助筛查方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:步骤一,对原始超声影像进行数据预处理,根据影像师的标注提取肾脏所在部位作为感兴趣区域,去除影像师在影像中所做的人工标记,并修复影像;步骤二,对步骤一中得到的感兴趣区域影像数据进行数据增广,扩大样本数量并平衡正负例样本比例,统一影像尺寸为224*224,并归一化到[0,1]区间;步骤三,对感兴趣区域影像计算灰度共生矩阵,基于灰度共生矩阵统计量提取影像纹理特征,并进行标准化处理;步骤四,构建纹理支路神经网络,该网络主要包含主干基础网络和纹理支路两大部分;步骤五,主干基础网络采用迁移学习方式,先用预训练权重初始化纹理支路神经网络中的主干基础网络部分,再利用步骤二中得到的影像数据集试训练主干基础网络几个轮次适应新的数据特征分布;步骤六,完整训练纹理支路神经网络,得到能够筛查是否患有慢性肾脏病的二分类神经网络模型。
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说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

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