[发明专利]一种基于多级变换网络的乳腺肿瘤分割方法及装置

摘要

本发明公开一种基于多级变换网络的乳腺肿瘤分割方法，涉及医学图像处理技术领域，该分割方法首先让专家根据肿瘤大小对肿瘤超声图像进行分类，根据分类结果多次训练后构建体积评估网络；随后学习大肿瘤的特性，对小肿瘤超声图像进行放大处理并生成高质量的大肿瘤图像，构建图像转换网络；最后将大肿瘤超声图像和小肿瘤放大后的超声图像进行分割训练，并在分割完成后，再按照相同比例进行小肿瘤超声图像的缩放，完成全卷积神经网络的构建；该方法可以根据肿瘤超声图像中肿瘤的大小进行分割，尤其可以提高小肿瘤的分割精度和分割效率。本发明还提供一种基于多级变换网络的乳腺肿瘤分割装置，与上述分割方法相结合，更好的完成小肿瘤超声图像的分割。

主权项

1.一种基于多级变换网络的乳腺肿瘤分割方法，其特征在于, 该方法包括以下步骤：1）训练部分：1a）将肿瘤超声图像划分成大肿瘤超声图像和小肿瘤超声图像两类，并分别进行标记；1b）将标记完成的大肿瘤和小肿瘤分属为两个训练集进行训练，完成体积评估网络的构建；1c）学习大肿瘤超声图像的特点，将标记完成的小肿瘤训练集放大生成高质量的大肿瘤图像，完成图像转换网络的构建；1d）对大肿瘤超声图像和小肿瘤放大后的超声图像进行分割，完成全卷积神经网络的构建；2）分割部分：2a）利用构建完成的体积评估网络将肿瘤超声图像划分成大肿瘤超声图像和小肿瘤超声图像两类；2b）利用构建完成的图像转换网络对小肿瘤超声图像进行放大处理后生成高质量的大肿瘤图像；3c）利用构建完成的全卷积神经网络对大肿瘤超声图像和小肿瘤超声图像转换后生成的高质量大肿瘤图像进行分割，分割完成后，再按照相同比例进行小肿瘤超声图像的缩放。