CN112070089B - 一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法及系统 - Google Patents

一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及超声图像分析领域，具体涉及一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法，包括如下步骤：基于Faster R‑CNN模型截取超声图像的感兴趣区域，并通过图像增强处理突出感兴趣区域；基于DSSD_Inception_V3模型实现感兴趣区域中甲状腺弥漫区域的检测和识别，并截取甲状腺弥漫区域；基于连通分量外接矩形的长宽比进行甲状腺弥漫区域尺寸的测量，输出测量结果；根据甲状腺弥漫区域位置参数、数量参数、及其对应的尺寸参数实现甲状腺弥漫性疾病的诊断。本发明能够自动检测出甲状腺弥漫性疾病的种类、概率，同时可以精确识别出甲状腺弥漫性疾病的尺寸、位置和覆盖程度。

Description

一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法及系统
技术领域
本发明涉及超声图像分析领域，具体涉及一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法及系统。
背景技术
甲状腺弥漫性疾病是一种常见的甲状腺疾病，常见的主要有桥本病和Graves病。超声图像检查目前广泛使用的甲状腺疾病检查方法之一。基于超声图像纹理特征进行甲状腺弥漫性疾病的研究，及时对患者患甲状腺弥漫性疾病的情况进行诊断，在临床上具有重要意义。
目前在计算机辅助诊断领域常见利用深度学习和影像组学等方法基于超声图像对甲状腺结节性疾病进行研究，但是对甲状腺弥漫性疾病的影像组学研究资料很少，仅有部分研究人员利用影像组学方法，通过提取图像的纹理特征实现了桥本病与正常甲状腺的区分，或者对甲状腺甲亢和加减进行区分。但对多种常见的弥漫性甲状腺疾病，如Graves病、桥本病和正常甲状腺组织的超声图像的分类还处于空白状态，更没有研究专门针对甲状腺疾病的特点提出相应的纹理特征，以提高弥漫性疾病的诊断精度。因此临床上对成熟的甲状腺弥漫性疾病诊断系统有很强需求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法及系统，能够自动检测出甲状腺弥漫性疾病的种类、概率，同时可以精确识别出甲状腺弥漫性疾病的尺寸、位置和覆盖程度。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法，包括如下步骤：
S1、基于Faster R-CNN 模型截取超声图像的感兴趣区域，并通过图像增强处理突出感兴趣区域；
S2、基于DSSD_Inception_V3模型实现感兴趣区域中甲状腺弥漫区域的检测和识别，并截取甲状腺弥漫区域；
S3、基于连通分量外接矩形的长宽比进行甲状腺弥漫区域尺寸的测量，输出测量结果；
S4、根据甲状腺弥漫区域位置参数、数量参数、及其对应的尺寸参数实现甲状腺弥漫性疾病的诊断。
进一步地，所述步骤S1中，通过图像增强处理得到的 ROI 区域内图像与原图像灰度相同，而ROI外区域灰度置为 0的图像。
进一步地，所述DSSD_ Inception_V3模型采用DSSD目标检测算法，基于甲状腺弥漫区域图像集训练所得。
进一步地，所述步骤S2中，所截取的甲状腺弥漫区域均携带有其在超声图像中的位置信息。
进一步地，所述步骤S3中，首先基于Faster R-CNN 模型实现甲状腺弥漫区域形状的识别，然后根据形状识别结果定位尺寸测量点，然后基于连通分量外接矩形的长宽比进行各尺寸测量点之间距离的测量。
进一步地，所述步骤S4中，采用自适应权值组合模型综合支撑向量机(supportvector machine,SVM)和随机森林算法(random forest classifier,RFC)，根据甲状腺弥漫区域位置参数、数量参数、及其对应的尺寸参数实现甲状腺弥漫性疾病的诊断。
本发明实施例提供了一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断系统，包括：
感兴趣区域截取模块，用于基于Faster R-CNN 模型截取超声图像的感兴趣区域，并通过图像增强处理突出感兴趣区域；
甲状腺弥漫区域截取模块，用于基于DSSD_Inception_V3模型实现感兴趣区域中甲状腺弥漫区域的检测和识别，并截取甲状腺弥漫区域；
尺寸测量模块，用于基于连通分量外接矩形的长宽比进行甲状腺弥漫区域尺寸的测量，输出测量结果；
辅助诊断模块，用于根据甲状腺弥漫区域位置参数、数量参数、及其对应的尺寸参数实现甲状腺弥漫性疾病的诊断。
本实施例中，所述辅助诊断模块采用自适应权值组合模型综合支撑向量机(SVM)和随机森林算法(RFC)，根据甲状腺弥漫区域位置参数、数量参数、及其对应的尺寸参数实现甲状腺弥漫性疾病的诊断。
本实施例中，所述尺寸测量模块首先基于Faster R-CNN 模型实现甲状腺弥漫区域形状的识别，然后根据形状识别结果定位尺寸测量点，然后基于连通分量外接矩形的长宽比进行各尺寸测量点之间距离的测量。
本发明具有以下有益效果：
能够自动检测出甲状腺弥漫性疾病的种类、概率，同时可以精确识别出甲状腺弥漫性疾病的尺寸、位置和覆盖程度。
附图说明
图1为本发明实施例一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法的流程图。
图2为本发明实施例一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断系统的系统框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
如图1所示，一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法，包括如下步骤：
S1、基于Faster R-CNN 模型截取超声图像的感兴趣区域，并通过图像增强处理突出感兴趣区域，得到ROI 区域内图像与原图像灰度相同，而ROI外区域灰度置为 0的图像；
S2、基于DSSD_Inception_V3模型实现感兴趣区域中甲状腺弥漫区域的检测和识别，并截取甲状腺弥漫区域；所截取的甲状腺弥漫区域均携带有其在超声图像中的位置信息；所述DSSD_ Inception_V3模型采用DSSD目标检测算法，基于甲状腺弥漫区域图像集训练所得；
S3、基于连通分量外接矩形的长宽比进行甲状腺弥漫区域尺寸的测量，输出测量结果；
S4、根据甲状腺弥漫区域位置参数、数量参数、及其对应的尺寸参数实现甲状腺弥漫性疾病的诊断。
本实施例中，所述步骤S3中，首先基于Faster R-CNN 模型实现甲状腺弥漫区域形状的识别，然后根据形状识别结果定位尺寸测量点，然后基于连通分量外接矩形的长宽比进行各尺寸测量点之间距离的测量。
本实施例中，所述步骤S4中，采用自适应权值组合模型综合支撑向量机(SVM)和随机森林算法(RFC)，根据甲状腺弥漫区域位置参数、数量参数、及其对应的尺寸参数实现甲状腺弥漫性疾病的诊断。
实施例2
如图2所示，一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断系统，包括：
感兴趣区域截取模块，用于基于Faster R-CNN 模型截取超声图像的感兴趣区域，并通过图像增强处理突出感兴趣区域，得到ROI 区域内图像与原图像灰度相同，而ROI外区域灰度置为 0的图像；
甲状腺弥漫区域截取模块，用于基于DSSD_Inception_V3模型实现感兴趣区域中甲状腺弥漫区域的检测和识别，并截取甲状腺弥漫区域；所述DSSD_ Inception_V3模型采用DSSD目标检测算法，基于甲状腺弥漫区域图像集训练所得；
尺寸测量模块，用于基于连通分量外接矩形的长宽比进行甲状腺弥漫区域尺寸的测量，输出测量结果；
辅助诊断模块，用于根据甲状腺弥漫区域位置参数、数量参数、及其对应的尺寸参数实现甲状腺弥漫性疾病的诊断。
本实施例中，所述辅助诊断模块采用自适应权值组合模型综合支撑向量机(SVM)和随机森林算法(RFC)，根据甲状腺弥漫区域位置参数、数量参数、及其对应的尺寸参数实现甲状腺弥漫性疾病的诊断。
本实施例中，所述尺寸测量模块首先基于Faster R-CNN 模型实现甲状腺弥漫区域形状的识别，然后根据形状识别结果定位尺寸测量点，然后基于连通分量外接矩形的长宽比进行各尺寸测量点之间距离的测量。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、基于Faster R-CNN 模型截取超声图像的感兴趣区域，并通过图像增强处理突出感兴趣区域；
S2、基于DSSD_Inception_V3模型实现感兴趣区域中甲状腺弥漫区域的检测和识别，并截取甲状腺弥漫区域；
S3、基于连通分量外接矩形的长宽比进行甲状腺弥漫区域尺寸的测量，输出测量结果；
S4、根据甲状腺弥漫区域位置参数、数量参数、及其对应的尺寸参数实现甲状腺弥漫性疾病的种类、概率、尺寸、位置和覆盖程度。
2.如权利要求1所述的一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法，其特征在于，所述步骤S1中，通过图像增强处理得到的 ROI 区域内图像与原图像灰度相同，而ROI外区域灰度置为 0的图像。
3.如权利要求1所述的一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法，其特征在于，所述DSSD_ Inception_V3模型采用DSSD目标检测算法，基于甲状腺弥漫区域图像集训练所得。
4.如权利要求1所述的一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中，所截取的甲状腺弥漫区域均携带有其在超声图像中的位置信息。
5.如权利要求1所述的一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法，其特征在于，所述步骤S3中，首先基于Faster R-CNN 模型实现甲状腺弥漫区域形状的识别，然后根据形状识别结果定位尺寸测量点，然后基于连通分量外接矩形的长宽比进行各尺寸测量点之间距离的测量。
6.如权利要求1所述的一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法，其特征在于，所述步骤S4中，采用自适应权值组合模型综合支撑向量机和随机森林算法，根据甲状腺弥漫区域位置参数、数量参数、及其对应的尺寸参数实现甲状腺弥漫性疾病的诊断。
7.一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断系统，其特征在于，包括：
感兴趣区域截取模块，用于基于Faster R-CNN 模型截取超声图像的感兴趣区域，并通过图像增强处理突出感兴趣区域；
甲状腺弥漫区域截取模块，用于基于DSSD_Inception_V3模型实现感兴趣区域中甲状腺弥漫区域的检测和识别，并截取甲状腺弥漫区域；
尺寸测量模块，用于基于连通分量外接矩形的长宽比进行甲状腺弥漫区域尺寸的测量，输出测量结果；
辅助诊断模块，用于根据甲状腺弥漫区域位置参数、数量参数、及其对应的尺寸参数实现甲状腺弥漫性疾病的种类、概率、尺寸、位置和覆盖程度。
8.如权利要求7所述的一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断系统，其特征在于，所述辅助诊断模块采用自适应权值组合模型综合支撑向量机和随机森林算法，根据甲状腺弥漫区域位置参数、数量参数、及其对应的尺寸参数实现甲状腺弥漫性疾病的诊断。
9.如权利要求7所述的一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断系统，其特征在于，所述尺寸测量模块首先基于Faster R-CNN 模型实现甲状腺弥漫区域形状的识别，然后根据形状识别结果定位尺寸测量点，然后基于连通分量外接矩形的长宽比进行各尺寸测量点之间距离的测量。
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