CN111833348A - 一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法 - Google Patents

一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法，其特征在于，所述检测方法包括步骤：对待测血管超声图像进行预处理获取预处理后待测血管超声图像；使用所述预处理后待测血管超声图像对超分辨率对抗网络模型进行训练；获取待测感兴趣区域图像；将所述待测感兴趣区域图像输入已训练检测模型；获取所述待测血管超声图像的检测结果。本发明提高了超声图像质量，一定程度上解决超声仪在拍摄超声图像过程中，由于仪器本身、拍摄原理以及操作者个人因素造成的超声图像分辨率不高的问题，方便后续处理提高检测准确性；缩小检测范围并可以有效提高检测效率；具有高识别率和高效率的特点。

Description

一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法
技术领域
本发明涉及医学超声图像处理领域，具体涉及一种基于超声图像的血管沉积物自动检测方法。
背景技术
血管沉积物过多会导致血管堵塞，会引发多种心血管疾病，及时有效的检测和诊断对患者的早期干预和后期治疗至关重要，我国CVD(Cardiovascular Disease，心血管疾病)患者正在逐年上涨。心血管疾病的病理基础是动脉粥样硬化，即在多种致病因素的作用下，血管壁内有沉积物，产生成片或分散的粥样斑块，导致血管壁中IMT(Intima MediaThickness，内中膜厚度)增加的现象。
目前超声检查已经在临床诊断中广泛使用。由于超声图像自身分辨率低，且包含斑块噪声，导致判读图像难度增大，且判读的主观性强，易出现漏诊或误诊的现象。
对于早期诊断和治疗相关疾病，已经在不同的研究中尝试了多种方法。这些研究主要使用不同的机器学习算法对不同数量的患者医疗图像进行分析处理。计算机辅助IMT测量算法，具体实现原理主要包括：主要有边缘检测、活动轮廓模型、动态规划、霍夫变换、随机场模型、神经网络及模糊聚类等。通过分析已有的测量方案和算法，可知目前的常规思路为两步，首先获取ROI(Region Of Interest，感兴趣区域)，其次在初始轮廓线的基础上获得最终轮廓线并测量IMT。目前，深度学习已经被用在医学领域进行了不同的研究，因此，如何利用深度学习对血管图像进行处理从而为医学图像辅助诊断提供了新的想法和研究手段，并为医生减轻工作压力，为患者提供便利是目前有待解决的问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是如何利用深度学习对血管图像进行处理问题，提供一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法，所述检测方法包括步骤：
对待测血管超声图像进行预处理获取预处理后待测血管超声图像；
使用所述预处理后待测血管超声图像对超分辨率对抗网络模型进行训练；
获取待测感兴趣区域图像；
将所述待测感兴趣区域图像输入已训练检测模型；
获取所述待测血管超声图像的检测结果。
较佳地，所述已训练检测模型的获取包括步骤：
对训练血管超声图像进行预处理获取预处理后训练血管超声图像；
使用所述预处理后训练血管超声图像对所述超分辨率对抗网络模型进行训练；
获取训练感兴趣区域图像并进行标定；
使用所述训练感兴趣区域图像训练所述检测模型中的卷积神经网络；
获取所述已训练检测模型。
进一步地，所述预处理包括步骤：
对所述血管超声图像进行裁剪；
获取裁剪后血管超声图像。
更优地，所述对超分辨率对抗网络模型进行训练包括步骤：
对所述裁剪后血管超声图像进行下采样获取低分辨血管超声图像；
将所述低分辨血管超声图像输入生成器网络获取高分辨血管超声图像；
对所述高分辨血管超声图像通过判别器进行判断是否符合要求从而获取已训练超分辨率对抗网络模型。
较佳地，所述感兴趣区域图像的获取包括步骤：
将所述裁剪后血管超声图像进行下采样后输入所述已训练超分辨率对抗网络模型获取高质量血管超声图像；
对所述高质量血管超声图像使用高斯混合模型转换为分类后血管超声图像；
对所述分类后血管超声图像进行灰度分级；
对进行所述灰度分级后的图像进行形态学处理；
获取所述感兴趣区域图像。
较佳地，所述卷积神经网络包括：卷积层，池化层，全连接层及激活函数。
在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。
本发明的积极进步效果在于：提高了超声图像质量，一定程度上解决超声仪在拍摄超声图像过程中，由于仪器本身、拍摄原理以及操作者个人因素造成的超声图像分辨率不高的问题，方便后续处理提高检测准确性；缩小检测范围并可以有效提高检测效率；具有高识别率和高效率的特点。
附图说明
图1为本发明一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法中一实施例的方法流程图；
图2为本发明一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法中一实施例的获取已训练超分辨率对抗网络模型方法流程图；
图3为本发明一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法中一实施例的感兴趣区域图像获取流程图；
图4为本发明一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法中一实施例的卷积神经网络结构图。
具体实施方式
为了便于理解本申请，下面将参照相关附图对本申请进行更全面的描述。附图中给出了本申请的首选实施例。但是，本申请可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容更加透彻全面。
需要说明的是，当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件并与之结合为一体，或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“安装”、“一端”、“另一端”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
如图1所示为本发明一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法流程图，步骤如下：
S01：待测血管超声图像预处理；
在一个示例中，如图2所示，
对所述血管超声图像进行裁剪；
在一个示例中，对颈动脉超声图像进行裁剪，去除包含如日期、器械名称、参数设置等很多无用信息的区域只保留与颈动脉信息相关区域。
从而获取裁剪后血管超声图像；
在一个示例中，裁剪后的超声图像像素为400×400。
S02：预处理后待测血管超声图像对所述SR-GAN(Super Resolution-GenerativeAdversarial Networks，超分辨率对抗网络)模型进行训练；
在一个示例中，如图2所示，
获取低分辨血管超声图像；
将超声图像通过双三次插值进行下采样从而获得低分辨血管超声图像。
将获取的低分辨血管超声图像输入到搭建好的生成器中生成高分辨血管超声图像，并用判别器来判别输入的图片是否为生成器生成，如果判别器能够判别高分辨血管超声图片由生成器生成的，则将高分辨血管超声图像重新生成，直到判别器不能判别出高分辨血管超声图像是由生成器生成，达到对SR-GAN模型的目的。
S03：获取待测感兴趣区域图像；
在一个示例中，如图3所示，
S31：将所述裁剪后血管超声图像进行所述下采样后输入所述已训练SR-GAN模型获取高质量血管超声图像；
S32：对所述高质量血管超声图像使用高斯混合模型转换为分类后血管超声图像；
在一个示例中，利用血管形态信息，依据血管超声成像管腔、血管壁、血管膜像素值的不同，本发明使用GMM(Gaussian Mixture Model，高斯混合模型)算法将图像中所有像素点值作为聚类的元素，将图像中所有点分为三类。本发明GMM的概率密度函数为：
Figure BDA0002625516950000051
其中F＝{f1,f2,……,fN}图像像素点集，N为图像中像素点个数；K为高斯混合模型的分支数；αi为权重系数，且满足
Figure BDA0002625516950000052
P(fi|θi)是高斯混合模型中单个高斯分布概率；θi＝(μi,∑i)为未知参数。用EM(Expectation Maximization，最大期望)算法求解高斯混合模型的未知参数θi＝(μi,∑i)。最后将分类后的数据点转为图像显示。
S33：对所述分类后血管超声图像进行灰度分级；
在一个示例中，按照血管的灰度值特性对聚类后的动脉超声图像进行灰度分级，计算三张图像像素值的平均值，把值最低的图像灰度值映射到0，把另外两张灰度值映射到255，最后将三张图像融合到一起。
S34：对进行所述灰度分级后的图像进行形态学处理；
在一个示例中，对图像进行闭运算，它可以封闭融合后的图像中细微连在一起的图块，从而填补了图像，与此同时能保持图像内容的位置和形状不变。
S35：获取所述待测感兴趣区域图像。
在一个示例中，保留近端远端两个大的连通域，删除图像上过小的连通域。依据远端血管壁的质心大的特点，删去近端连通域，获取最终ROI(Region Of Interest，感兴趣区域)。
S04：已训练检测模型；
在一个示例中，采用交叉验证方法，将416张经过标定后的超声图像随机分为10组，8组为训练集，2组为测试集，并且迭代了50次，最终获得颈动脉斑块检测模型。
所述已训练检测模型的获得包括如下步骤：
S041：训练血管超声图像预处理；
S042：预处理后训练血管超声图像对所述超分辨率对抗网络模型进行训练；
S043：获取训练感兴趣区域图像并进行标定；
S044：训练所述检测模型中的卷积神经网络；
在一个可选的示例中，如图4所示，所述卷积神经网络包含了9个卷积层，每个卷积核的大小均为3×3，并在每个卷积层后面添加ReLU(Rectified Linear Unit，线性整流函数)激活函数，将ReLU激活函数的激活结果作为新卷积层的输入，为防止过拟合添加4个大小为2×2的最大池化层，最后通过全连接层连接全部特征并产生输出值，将输出值输入到sigmoid激活函数中，所述sigmoid激活函数输出检测结果。
在一个可选的示例中，将输入值所述卷积神经网络的ROI图像分辨率调整统一大小(400×120)，其中由相关专家将有斑块的ROI标定为“1”，其余标定为“0”，从而形成训练集和测试集，标定完成之后，随机混合存储标定图像顺序以防止模型记忆数据并提高模型准确性，将标定后的图像作为卷积神经网络的输入进行训练并提取特征。
S05：获取所述待测血管超声图像的检测结果。
在一个示例中，进行颈动脉斑块检测。将待测的颈动脉超声图像经过处理后，输入到训练好的神经网络模型，用于判断颈动脉超声图像中是否长有斑块，最终准确度、敏感度、特异度分别为94.11％、96.30％、91.67％，真实值有很高的一致性，且鲁棒性好。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法，其特征在于，所述检测方法包括步骤：
对待测血管超声图像进行预处理获取预处理后待测血管超声图像；
使用所述预处理后待测血管超声图像对超分辨率对抗网络模型进行训练；
获取待测感兴趣区域图像；
将所述待测感兴趣区域图像输入已训练检测模型；
获取所述待测血管超声图像的检测结果。
2.如权利要求1所述的，一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法，其特征在于，所述已训练检测模型的获取包括步骤：
对训练血管超声图像进行预处理获取预处理后训练血管超声图像；
使用所述预处理后训练血管超声图像对所述超分辨率对抗网络模型进行训练；
获取训练感兴趣区域图像并进行标定；
使用所述训练感兴趣区域图像训练所述检测模型中的卷积神经网络；
获取所述已训练检测模型。
3.如权利要求2所述的一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法，其特征在于，所述预处理包括步骤：
对所述血管超声图像进行裁剪；
获取裁剪后血管超声图像。
4.如权利要求3所述的一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法，其特征在于，所述对超分辨率对抗网络模型进行训练包括步骤：
对所述裁剪后血管超声图像进行下采样获取低分辨血管超声图像；
将所述低分辨血管超声图像输入生成器网络获取高分辨血管超声图像；
对所述高分辨血管超声图像通过判别器进行判断是否符合要求从而获取已训练超分辨率对抗网络模型。
5.如权利要求2所述的一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法，其特征在于，所述感兴趣区域图像的获取包括步骤：
将所述裁剪后血管超声图像进行所述下采样后输入所述已训练超分辨率对抗网络模型获取高质量血管超声图像；
对所述高质量血管超声图像使用高斯混合模型转换为分类后血管超声图像；
对所述分类后血管超声图像进行灰度分级；
对进行所述灰度分级后的图像进行形态学处理；
获取所述感兴趣区域图像。
6.如权利要求2所述的一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括：卷积层，池化层，全连接层及激活函数。
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