[发明专利]基于超声深度学习的热消融区域识别监测成像方法与系统有效
| 申请号： | 201811226651.7 | 申请日： | 2018-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN109171998B | 公开（公告）日： | 2020-07-21 |
| 发明（设计）人： | 张思远;吴珊;尚少强;崔智炜;徐田奇;万明习 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | A61B90/00 | 分类号： | A61B90/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 张海青 |
| 地址： | 710000 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于超声深度学习的热消融区域识别监测成像方法与系统。所述识别方法包括：获取热消融过程中的原始超声射频数据、超声图像以及光学图像；将超声射频数据点以及光学图像中的像素点一一对应，确定超声射频数据点以及光学图像之间的空间位置对应关系；根据空间位置对应关系确定热消融区域图像；根据热消融区域图像搭建深度学习模型；将热消融分类图像叠加到超声图像，确定热消融识别图像；根据热消融识别图像对超声图像中热消融区域进行识别。采用本发明所提供的识别监测成像方法及系统能够提高超声图像中热消融区域的识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 超声 深度 学习 消融 区域 识别 监测 成像 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于超声深度学习的热消融区域识别监测成像方法，其特征在于，包括：获取热消融过程中的原始超声射频数据、超声图像以及光学图像；所述原始超声射频数据包括多个超声射频数据点；所述超声射频数据点为超声成像设备采集的超声散射回波信号；多个所述超声射频数据点组成超声射频数据矩阵；所述光学图像由手机或摄像机拍摄；将所述超声射频数据点以及所述光学图像中的像素点一一对应，确定所述超声射频数据点以及所述光学图像之间的空间位置对应关系；根据所述空间位置对应关系确定热消融区域图像；根据所述热消融区域图像搭建深度学习模型；所述深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络以及深度神经网络；根据所述深度学习模型确定热消融分类图像；将所述热消融分类图像叠加到所述超声图像，确定热消融识别图像；根据所述热消融识别图像对所述超声图像中热消融区域进行识别。
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