[发明专利]基于深度学习与迁移学习的IVUS组织标注系统

权利要求书

1.基于深度学习与迁移学习的IVUS组织标注系统，其特征是，包括：

图像采集和预处理模块，用于采集人的IVUS图像，对人的IVUS图像进行内外膜的分割；采集动物的IVUS图像，对动物的IVUS图像进行内外膜的分割；将动物的IVUS图像对应的动物血管做成切片，对切片进行染色，对染色处理后的切片进行拍照获得染色后的组织切片图像；

图像配准模块，用于将进行内外膜分割的动物的IVUS图像与染色后的组织切片图像进行配准，得到配准后的IVUS图像；

斑块检测模块，用于根据异常斑块的染色和正常组织是不同的，对配准后的IVUS图像进行斑块检测，将配准后的IVUS图像的异常斑块位置使用标签进行标注，得到异常斑块位置的标签信息；

检测模型搭建模块，用于根据配准后的IVUS图像和异常斑块位置的标签信息，利用深度学习算法进行训练，得到检测模型；

迁移学习模块，用于利用迁移学习算法将训练得到的检测模型迁移到人的IVUS图像中；

组织标注模块，用于将进行内外膜分割的人的IVUS图像输入到检测模型中，进行人血管中的斑块进行检测，根据检测结果对人血管中的不同斑块组织进行标注。

2.基于深度学习与迁移学习的IVUS组织标注装置，其特征是，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成基于深度学习与迁移学习的IVUS组织标注方法的步骤，包括：

步骤(101)：图像采集和预处理：

采集人的IVUS图像，对人的IVUS图像进行内外膜的分割；

采集动物的IVUS图像，对动物的IVUS图像进行内外膜的分割；

将动物的IVUS图像对应的动物血管做成切片，对切片进行染色，对染色处理后的切片进行拍照获得染色后的组织切片图像；

步骤(102)：图像配准：将进行内外膜分割的动物的IVUS图像与染色后的组织切片图像进行配准，得到配准后的IVUS图像；

步骤(103)：斑块检测：根据异常斑块的染色和正常组织是不同的，对配准后的IVUS图像进行斑块检测，将配准后的IVUS图像的异常斑块位置使用标签进行标注，得到异常斑块位置的标签信息；

步骤(104)：检测模型搭建：根据配准后的IVUS图像和异常斑块位置的标签信息，利用深度学习算法进行训练，得到检测模型；

步骤(105)：迁移学习：利用迁移学习算法将训练得到的检测模型迁移到人的IVUS图像中；

步骤(106)：将进行内外膜分割的人的IVUS图像输入到检测模型中，进行人血管中的斑块进行检测，根据检测结果对人血管中的不同斑块组织进行标注。

3.一种计算机可读存储介质，其特征是，其上存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成基于深度学习与迁移学习的IVUS组织标注方法的步骤，包括：

步骤(101)：图像采集和预处理：

采集人的IVUS图像，对人的IVUS图像进行内外膜的分割；

采集动物的IVUS图像，对动物的IVUS图像进行内外膜的分割；

将动物的IVUS图像对应的动物血管做成切片，对切片进行染色，对染色处理后的切片进行拍照获得染色后的组织切片图像；

步骤(102)：图像配准：将进行内外膜分割的动物的IVUS图像与染色后的组织切片图像进行配准，得到配准后的IVUS图像；

步骤(103)：斑块检测：根据异常斑块的染色和正常组织是不同的，对配准后的IVUS图像进行斑块检测，将配准后的IVUS图像的异常斑块位置使用标签进行标注，得到异常斑块位置的标签信息；

步骤(104)：检测模型搭建：根据配准后的IVUS图像和异常斑块位置的标签信息，利用深度学习算法进行训练，得到检测模型；

步骤(105)：迁移学习：利用迁移学习算法将训练得到的检测模型迁移到人的IVUS图像中；

步骤(106)：将进行内外膜分割的人的IVUS图像输入到检测模型中，进行人血管中的斑块进行检测，根据检测结果对人血管中的不同斑块组织进行标注。