[发明专利]一种超声图像自动描述方法和系统

摘要

本发明公开了一种超声图像自动理解生成方法，涉及计算机信息处理技术领域，CNN模型提取超声图像特征向量，分词工具将超声图像对应的描述句子进行分词，获得词序列特征向量；利用超声图像特征向量和对应的词序列特征向量训练LSTM模型；LSTM语言模型，利用束搜索方法，在时间步产生多个合适的句子，根据概率估计产生描述该幅超声图像的句子。本发明可以很好的解决传统图像主题描述自动生成中出现新的组合情况不能及时调整的问题。能广泛用于对超声图像的理解和语句描述。

主权项

一种超声图像自动化描述生成方法，其特征在于，包括：获取超声图像并进行预处理；CNN模型提取超声图像的特征，得到固定长度的超声图像特征向量；将超声图像对应的描述句子用分词工具进行分词，将分词用独热编码one‑hot向量表示，根据one‑hot向量获得词序列特征向量；利用超声图像特征向量和对应的词序列特征向量训练LSTM语言模型；将超声图像特征向量输入训练好的LSTM语言模型，在每个时间步生成描述超声图像的词，将当前时间步及之前时间步得到的词进行拼接，直到句子长度达到最大长度或者遇到结束符为止，得到描述超声图像的若干个子句，利用束搜索方法，根据公式S＝arg maxS'p(S'|I)，选中一个使得概率估计P(S'|I)最大对应的句子，为描述该幅超声图像的句子。