[发明专利]一种甲状腺钙化检测装置

权利要求书

1.一种甲状腺钙化检测装置，其特征在于，包括：

TNet模型构建和训练模块：构建并训练基于卷积神经网络的VGG-19模型，调整所述VGG-19模型的最后三层结构；将所述VGG-19模型训练好的层迁移到新的卷积神经网络模型中，来构建TNet初始模型，并对所述TNet初始模型进行预训练，得到TNet模型；

感兴趣图像获取模块：通过选取感兴趣坐标点的方式对甲状腺超声图像的甲状腺边界进行截取，得到感兴趣图像；

甲状腺良恶性检测模块：用于将所述感兴趣图像输入到所述TNet模型中，所述TNet模型对所述感兴趣图像进行检测，并产生“随访”或“穿刺”作为输出；

甲状腺特征图生成模块：用于从所述TNet模型中的第一卷积层输出的特征图中选择预设的特征图进行组合，得到甲状腺特征图；

甲状腺钙化检测模块：用于对所述甲状腺特征图进行钙化检测，若甲状腺的平均亮度≤预设阈值t_cyst，则甲状腺为囊肿；若甲状腺的平均亮度＞预设阈值t_cyst，则甲状腺为非囊性结节，并通过钙化区域检测和钙化指数估算对所述非囊性结节进行钙化检测。

2.根据权利要求1所述的甲状腺钙化检测装置，其特征在于，所述甲状腺钙化检测模块中钙化区域检测包括：利用所述非囊性结节对应的甲状腺超声图像I_x,y减去其对应的甲状腺特征图I'_x,y，得到可疑钙化图像，公式为：

其中，Δ＝I_x,y-I'_x,y，若所述可疑钙化图像I^-(x,y)＞预设阈值t_cale，则所述非囊性结节存在潜在钙化且所述可疑钙化图像为潜在钙化图像；若所述可疑钙化图像I^-(x,y)≤预设阈值t_cale，则所述非囊性结节不存在钙化。

3.根据权利要求2所述的甲状腺钙化检测装置，其特征在于，所述甲状腺钙化检测模块中钙化指数估算包括：根据所述潜在钙化图像来构建钙化指数，公式为：

其中，x_max和y_max分别表示所述潜在钙化图像中x轴的总像素数和y轴的总像素数；arg max函数用于表示当所述钙化指数r_cale产生最快变化时，则所述预设阈值t_cale为最佳阈值。

4.根据权利要求3所述的甲状腺钙化检测装置，其特征在于，所述甲状腺钙化检测模块中钙化区域检测还包括：通过使用1像素宽度的结构元素进行形态开启对所述潜在钙化图像产生的布尔映射进行过滤，来去除由于斑点噪声引起的非钙化区域，具体为：对所述潜在钙化图像中的每个连接区域进行单独裁剪得到裁剪区域；

通过预训练多元高斯贝叶斯分类器从每个所述裁剪区域的灰度共生矩阵中提取Haralick纹理特征，根据所述Haralick纹理特征将每个所述裁剪区域分为可疑钙化区域和非钙化区域，并将所述非钙化区域从所述潜在钙化图像中去除。

5.根据权利要求4所述的甲状腺钙化检测装置，其特征在于，所述甲状腺钙化检测模块中钙化区域检测还包括：检测每个所述可疑钙化区域周围的强度值中值，若所述可疑钙化区域周围的强度值中值≤预设阈值t_colloid，则所述可疑钙化区域为胶体，并将所述胶体从所述潜在钙化图像中去除，得到最终钙化图像。

6.根据权利要求5所述的甲状腺钙化检测装置，其特征在于，所述甲状腺钙化检测模块中钙化指数估算还包括：根据所述最终钙化图像重新计算钙化指数r_cale，若钙化指数r_cale＞0，则表示甲状腺存在钙化，若钙化指数r_cale＝0，则表示甲状腺不存在钙化。

7.根据权利要求1所述的甲状腺钙化检测装置，其特征在于，所述TNet模型构建和训练模块中的调整所述VGG-19模型架构的最后三层架构，具体为：调整所述VGG-19模型的全连接层、softmax层和输出层。