The invention relates to a method for multimodal contrast-enhanced tumor recognition based on classifier, the method includes: contrast-enhanced ultrasound and color Doppler ultrasound data modal modal data obtained in advance; the ultrasound contrast modal data and the color Doppler ultrasound in modal data pretreatment; learning by contrast-enhanced ultrasound modal data preprocessing the feature, in order to determine the characteristics of microbubbles; Study on color Doppler ultrasound after modal data preprocessing feature, to determine the different characteristics of the organizational structure; activity characteristics of the microbubbles and the structure features of the input multimodal classifier, by the multimodal classifier the output of tumor recognition results. The multi-modal classifier based ultrasound recognition method can detect tumor tissues and effectively reduce false negative rate and false positive rate.
【技术实现步骤摘要】
一种基于多模态分类器的超声造影肿瘤识别方法
本专利技术属于图像处理
,涉及一种基于多模态分类器的超声造影肿瘤识别方法。
技术介绍
当前,面向超声造影肿瘤诊断的计算机辅助诊断方法的研究很少。其中,一种方法是利用B超的图像和已知的肝脏病灶区域的图像作为数据,分别使用了人神经网络和决策树进行分类,实现了一定程度的准确率。但是由于病灶区形态的多样性,在应对未知类型的病灶区时,无法实现有效的预测。该方法对于组织纹理不同的肝癌组织识别准确率仅有65.2%,对于完全不同类型的肝癌组织的识别率仅有41.7%。另一个是使用单一模态的数据和分类方法,无法达到较高识别准确率,尽管在这过程中使用了多模态的数据,但是分类时使用的仍然是单一的分类器,只是将多模态的数据合并在一起作为输入数据,无法实现较高的识别准确率。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术的目的在于提供一种基于多模态分类器的超声造影肿瘤识别方法,能够实现肿瘤组织的检测,有效地降低假阴性率和假阳性率。为达到上述目的,本专利技术提供如下技术方案:一种基于多模态分类器的超声造影肿瘤识别方法,所述方法包括:预先获取超声造影模态数据和多普勒彩色超声模态数据;其中,所述超声造型模态数据用于表征超声造影剂在血流和组织内流动的情况;所述多普勒彩色超声模态数据用于区分组织结构;对所述超声造影模态数据进行预处理,得到造影剂微泡在血流和组织内活动的有效信息;对所述多普勒彩色超声模态数据进行预处理,以获取组织结构信息;对经过预处理的超声造影模态数据进行特征学习,以确定造影剂微泡的活动特征;对经过预处理的多普勒彩色超声模态数据进行特征学习,以确 ...
【技术保护点】
一种基于多模态分类器的超声造影肿瘤识别方法,其特征在于,所述方法包括:预先获取超声造影模态数据和多普勒彩色超声模态数据;其中,所述超声造型模态数据用于表征超声造影剂在血流和组织内流动的情况;所述多普勒彩色超声模态数据用于区分组织结构;对所述超声造影模态数据进行预处理,得到造影剂微泡在血流和组织内活动的有效信息;对所述多普勒彩色超声模态数据进行预处理,以获取组织结构信息;对经过预处理的超声造影模态数据进行特征学习,以确定造影剂微泡的活动特征;对经过预处理的多普勒彩色超声模态数据进行特征学习,以确定不同的组织结构特征;将所述造影剂微泡的活动特征以及所述组织结构特征输入多模态分类器中,以通过所述多模态分类器输出肿瘤组织的识别结果。
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态分类器的超声造影肿瘤识别方法,其特征在于,所述方法包括:预先获取超声造影模态数据和多普勒彩色超声模态数据;其中,所述超声造型模态数据用于表征超声造影剂在血流和组织内流动的情况;所述多普勒彩色超声模态数据用于区分组织结构;对所述超声造影模态数据进行预处理,得到造影剂微泡在血流和组织内活动的有效信息;对所述多普勒彩色超声模态数据进行预处理,以获取组织结构信息;对经过预处理的超声造影模态数据进行特征学习,以确定造影剂微泡的活动特征;对经过预处理的多普勒彩色超声模态数据进行特征学习,以确定不同的组织结构特征;将所述造影剂微泡的活动特征以及所述组织结构特征输入多模态分类器中,以通过所述多模态分类器输出肿瘤组织的识别结果。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述超声造影模态数据进行预处理包括:从所述超声造影模态数据中截取造影剂注入后指定时段内的目标数据,并基于主成分分析法对所述目标数据进行降维,以获取所述目标数据中影剂微泡在血流和组织内活动的有效...
【专利技术属性】
技术研发人员:周喜川,杨帆,赵昕,谭跃,徐埌,唐枋,胡盛东,林智,
申请(专利权)人:重庆大学,
类型:发明
国别省市:重庆,50
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