[发明专利]一种肿瘤超声图像分类方法及系统

说明书

本发明涉及数字图像处理技术领域，具体是涉及一种肿瘤超声图像分类方法及系统。该肿瘤超声图像分类方法，应用于服务器，主要包括：获取肿瘤超声图像组成的数据集并预处理；基于预构建的多区域图像识别模型，输入预处理后的所述数据集；所述多区域图像识别模型融合预处理后的所述数据集中肿瘤内部区域信息和肿瘤周围区域信息，以进行自动分类。本发明可以对超声图像进行预处理，然后通过多区域图像识别模型，充分地融合肿瘤内部和周围的图像信息，对超声图像进行分类，能够大大提高分类准确度。

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术领域，具体是涉及一种肿瘤超声图像分类方法及系统。

背景技术

目前数字图像处理技术已经得到了快速发展，在很多领域，都会运用到数字图像处理。例如人脸识别领域中，数字图像处理已经运用十分广泛。而对医学图像进行数字化处理，实现医学图像的自动分类，也具有广泛的运用前景。

在肿瘤的超声图像中，肿瘤周围区域的信息十分重要。目前对肿瘤图像分类，都是基于肿瘤周围区域的获取方法主要旨在获取单个区域信息，而忽略了有效融合肿瘤内部(瘤内)区域信息和肿瘤周围(瘤周)区域信息的优势。这就导致了对肿瘤超声图像进行分的准确率低的问题。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种肿瘤超声图像分类方法及系统，以克服现有肿瘤图像分类仅依赖于获取单个区域信息，而导致肿瘤超声图像分类准确性差的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种肿瘤超声图像分类方法，应用于服务器，该方法包括：

获取肿瘤超声图像组成的数据集并预处理；

基于预构建的多区域图像识别模型，输入预处理后的所述数据集；

所述多区域图像识别模型融合预处理后的所述数据集中肿瘤内部区域信息和肿瘤周围区域信息，以进行自动分类。

上述方案，对超声图像进行预处理，然后通过多区域图像识别模型，充分地融合肿瘤内部和周围的图像信息，对超声图像进行分类，能够大大提高分类准确度。

作为本发明进一步的方案：所述预处理步骤如下：

沿所述肿瘤超声图像较短的一侧填充，使高度和宽度相等；

调整所述肿瘤超声图像大小以及分割标签大小；

勾画肿瘤轮廓，并通过对勾画的肿瘤轮廓进行扩张操作，获得组合肿瘤区域标签；

从所述组合肿瘤区域标签中减去瘤内区域标签以获得瘤周区域标签。

作为本发明进一步的方案：

在所述多区域图像识别模型中，经过处理后的肿瘤图像，首先依次经过第一残差模块、第二残差模块处理后，并输出至第一信息增强模块，第一信息增强模块处理后并输出至第三残差模块，第三残差模块经过处理后输出至第二信息增强模块处，第二信息增强模块经过处理后传输至第四残差模块处，经过第四残差模块处理后传输至多区域图像信息融合模块，将肿瘤图像进行分类。

信息增强模块，旨在逐步增强组合肿瘤区域的特征。同时多区域信息融合模块，用于提取和融合瘤内、瘤周和组合肿瘤区域的特征，通道注意力机制可自适应地融合三个区域的特征，从而可以更好的提高分类的准确率。

作为本发明进一步的方案：所述至第一信息增强模块、第二信息增强模块中包括监督模块，所述监督模块的执行步骤为：

获取原始的所述肿瘤超声图像特征图；

基于已获取的原始图像特征图，与原始输入特征图相加计算以获取第一输出特征图。

作为本发明进一步的方案：所述获取原始图像特征图包括：