一种基于多视角协同关系的先天性心脏病辅助诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多视角协同关系的先天性心脏病辅助诊断方法。本发明专利技术步骤如下：1.医疗超声数据增强和数据预处理，获得待检测医疗图像；2.将所述的不同视角多帧超声图像分别输入至利用卷积神经网络训练的SSD检测器，进行精准定位，获得Top1的精准定位结果；3：将上述多视角的病灶图像帧Ci及彩色超声原图帧Oi进行组合构建数据组{Ci,Oi},其中i代表第i个样本组。4:将数据组送入MUVDN网络进行训练并获得训练后的MUVDN二分类网络。本发明专利技术且具有较高的鲁棒性。减少了单一视角下伪影及噪声对诊断的影响，有效地提升了网络分类的准确率。

An Auxiliary Diagnostic Method for Congenital Heart Disease Based on Multi-view Synergy

【技术实现步骤摘要】
一种基于多视角协同关系的先天性心脏病辅助诊断方法
本专利技术涉及医学图像处理及模式识别领域，尤其涉及一种基于多视角协同关系的先天性心脏病辅助诊断方法。技术背景先天性心脏病是一种先天性畸形疾病，包括房间隔缺失、室间隔缺失等。根据资料统计，先天性心脏病的发病率占出生活婴的0.4％～1％，导致中国每年新增先天性心脏病患者15～20万。特别是在医疗技术匮乏的区域，70％的先心病患者在2岁后由于未进行手术介入而死于并发症。目前利用超声心动图进行早期检查及诊断是减少死亡率的主要诊断方法，然而利用超声心动图检测存在超声设备限制及噪声影响等多种问题，这极大地降低了医生观察病灶区域情况的准确度及有效性，同时导致了超声科医生工作效率低下、诊断准确率下降。近年来随着计算机技术以及深度神经网络的发展，利用计算机辅助检测(ComputerAidedDiagnosis)辅助影像科医生定位分类病灶区域的研究方向成为了主流的研究热点，特别是利用深度卷积神经网络的自学习性、记忆性等能力来起到辅助诊断的作用。目前国内外在基于计算机辅助检测的病灶检测研究方向上也开展了许多探索和研究工作，现有技术主要利用单一视角的超声本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多视角协同关系的先天性心脏病辅助诊断方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：医疗超声数据增强和数据预处理，获得待检测医疗图像；具体子步骤包括：1‑1.获取受试者的心脏多视角彩色多普勒超声图像并由专业超声科医生进行病灶区域的手工标记；1‑2.对待标记的数据进行数据增强操作，包括翻转、平移等技术；步骤2：将所述的不同视角多帧超声图像分别输入至利用卷积神经网络训练的SSD检测器，对心脏病灶区域进行精准定位，并利用非极大值抑制算法获得Top1的精准定位结果；2‑1.在多视角多帧的彩色多普勒超声图像上进行感兴趣区域的定位；2‑2.基于感兴趣区域的坐标信息，通过裁剪操作从原图中提取病灶特征，得到...

【技术特征摘要】
1.一种基于多视角协同关系的先天性心脏病辅助诊断方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：医疗超声数据增强和数据预处理，获得待检测医疗图像；具体子步骤包括：1-1.获取受试者的心脏多视角彩色多普勒超声图像并由专业超声科医生进行病灶区域的手工标记；1-2.对待标记的数据进行数据增强操作，包括翻转、平移等技术；步骤2：将所述的不同视角多帧超声图像分别输入至利用卷积神经网络训练的SSD检测器，对心脏病灶区域进行精准定位，并利用非极大值抑制算法获得Top1的精准定位结果；2-1.在多视角多帧的彩色多普勒超声图像上进行感兴趣区域的定位；2-2.基于感兴趣区域的坐标信息，通过裁剪操作从原图中提取病灶特征，得到多视角的局部病灶图像；步骤3：将上述多视角的病灶图像帧Ci及彩色超声原图帧Oi进行组合构建数据组{Ci,Oi},其中i代表第i个样本组；并将所有数据组划分为训练集、测试集；步骤4:将上述数据组送入MUVDN网络进行训练并获得训练后的MU...

【专利技术属性】
技术研发人员：颜成钢，林翊，孙垚棋，张继勇，张勇东，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33