[发明专利]颅脑超声图像的脑白质区域分割方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种颅脑超声图像的脑白质区域分割方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

S1.对原始超声图像进行滤波和均衡化的预处理；

S2.使用目标检测网络Faster-Rcnn对预处理后的超声图像进行目标检测，在图上生成检测框；

S3.将所述检测框内的超声图像裁剪出来，生成包含脑白质区域以及非感兴趣区域的目标图像；

S4.使用语义分割网络SegNet剔除所述目标图像中的所述非感兴趣区域，完成对所述目标图像的脑白质区域的精准分割。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：

S11.使用各向异性滤波器对所述原始超声图像进行扩散处理；

S12.对扩散处理后的原始超声图像通过直方图均衡化进行增强处理。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：

S21.将预处理后的超声图像缩放后放入卷积层提取特征，得到特征图；

S22.将所述特征图送入区域候选网络生成一系列可能的候选框；

S23.将所述特征图和所有的所述候选框输入到感兴趣区域池化层，提取出固定大小为7*7的候选特征图；

S24.将所述候选特征图送入全连接层进行目标分类与回归，得到带有所述检测框的超声图像。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语义分割网络SegNet包括编码器与解码器。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下步骤：

S41.所述编码器提取所述目标图像每一个像素点的特征并对该像素点分类，进而通过池化层增大感受野同时缩小图片尺寸；

S42.所述解码器对所述编码器处理后的目标图像进行反卷积使得图像分类后特征得以重现；

S43.所述解码器通过上采样操作还原到图像原始尺寸，输出不同分类的最大值；

S44.所述解码器将解析后的信息对应到所述原始超声图像，形成最终的脑白质精准分割图。

6.一种颅脑超声图像的脑白质区域分割装置，其特征在于，包括：

预处理单元，用于对原始超声图像进行滤波和均衡化的预处理；

粗分割单元，使用目标检测网络Faster-Rcnn对预处理后的超声图像进行目标检测，在图上生成检测框；进而将所述检测框内的超声图像裁剪出来，生成包含脑白质区域以及非感兴趣区域的目标图像；

精细分割单元，使用语义分割网络SegNet剔除所述目标图像中的所述非感兴趣区域，完成对所述目标图像的脑白质区域的精准分割。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预处理单元包括：

滤波模块，使用各向异性滤波器对所述原始超声图像进行扩散处理；

图像增强模块，用于对扩散处理后的原始超声图像通过直方图均衡化进行增强处理。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述粗分割单元包括：

卷积层，用于提取预处理后的超声图像的特征，得到特征图；

区域候选网络，用于通过所述特征图生成一系列可能的候选框；

感兴趣区域池化层，用于根据所述特征图和所有的所述候选框提取出固定大小为7*7的候选特征图；

全连接层，用于对所述候选特征图进行目标分类与回归，得到带有所述检测框的超声图像。

9.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述语义分割网络SegNet包括编码器和解码器；

所述编码器提取所述目标图像每一个像素点的特征并对该像素点分类，进而通过池化层增大感受野同时缩小图片尺寸；

所述解码器对所述编码器处理后的目标图像进行反卷积使得图像分类后特征得以重现；进而通过上采样操作还原到图像原始尺寸，输出不同分类的最大值；

所述解码器还用于将解析后的信息对应到所述原始超声图像，形成最终的脑白质精准分割图。

10.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其特征在于，所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述1至5任一项所述的颅脑超声图像的脑白质区域分割方法。