一种超声报告中病灶区域自动标注的方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种超声报告中病灶区域自动标注的方法和系统，获取原始的超声报告；提取超声报告中存在与病灶区域有关的测量点的坐标，形成坐标序列；根据坐标序列获取关于病灶的预定区域；对预定区域进行处理，提取感兴趣区域并作为第一图像；采用预先训练好的特征识别模型对第一图像进行识别处理，并获取病灶的轮廓点；基于识别出的轮廓点，在原始的超声报告中标注出病灶轮廓。在节省了标注病灶所需的额外的标注人工成本的同时，也保证了标注病灶位置的准确性，极大的提高了超声图像病灶标注的效率和质量。的效率和质量。的效率和质量。

【技术实现步骤摘要】
一种超声报告中病灶区域自动标注的方法和系统


[0001]本专利技术涉及超声报告图像处理
，尤其涉及一种超声报告中病灶区域自动标注的方法和系统。

技术介绍

[0002]目前，超声图像的标注方法包括全人工标注、人机交互的半自动标注两种方式，标注出的病灶大部分是病灶轮廓的外接矩形框，全人工标注的方法，成本较高，标注耗时较长，并且人工标注的病灶轮廓和病灶的实际轮廓偏差较大。人机交互的半自动标注，顾名思义，一部分由人工完成，一部分由机器完成，这种标注方式因为有人工参与，同样会使得标注成本增加，标注位置准确度不高，无法满足病灶位置准确标注的要求。

技术实现思路

[0003]基于上述问题，本专利技术提供一种超声报告中病灶区域自动标注的方法和系统，旨在解决现有技术中标注耗时长、寻找病灶位置较麻烦、人工描绘病灶轮廓不准等技术问题。
[0004]一种超声报告中病灶区域自动标注的方法，包括如下技术特征：
[0005]步骤A1，获取原始的超声报告；
[0006]步骤A2，提取超声报告中存在与病灶区域有关的测量点的坐标，形成坐标序列；
[0007]步骤A3，根据坐标序列获取关于病灶的预定区域；
[0008]步骤A4，对预定区域进行处理，提取感兴趣区域并作为第一图像；
[0009]步骤A5，采用预先训练好的特征识别模型对第一图像进行识别处理，并获取病灶的轮廓点；
[0010]步骤A6，基于识别出的轮廓点，在原始的超声报告中标注出病灶轮廓。
[0011]进一步的，在步骤A2中，测量点为在生成超声报告时在超声报告中对病灶进行测量时点击产生的点。
[0012]进一步的，在步骤A2中，对于测量点，基于支持向量机识别算法提取超声报告中的测量点的坐标；或者
[0013]在生成超声报告时，已经实时记录点击产生的点的坐标作为测量点的坐标并保存，直接获取保存的测量点的坐标。
[0014]进一步的，在步骤A3，根据坐标序列获取关于病灶区域的外接矩形，外接矩形为病灶的预定区域。
[0015]进一步的，在步骤A5，特征识别模型的训练过程包括如下步骤：
[0016]步骤B1，收集若干张带有病灶的超声报告，并人工画出每张超声报告中关于病灶的外接矩形框；
[0017]步骤B2，对外接矩形框进行处理，截取感兴趣区域，形成第一图像；
[0018]步骤B3，由人工描绘出第一图像中的病灶轮廓；
[0019]步骤B4，根据人工描绘的病灶轮廓获取对应的病灶掩膜图像，形成第二图像；
[0020]步骤B5，构建特征识别模型，利用第一图像和第二图像作为训练样本对特征识别模型进行训练，形成第一版本的特征识别模型。
[0021]进一步的，在步骤A6之后还包括：
[0022]步骤A7，判断在原始超声报告中标注的病灶轮廓是否正确：
[0023]若是，则执行步骤A8；
[0024]若否，继续步骤A9；
[0025]步骤A8，保存标注出病灶轮廓的超声报告；
[0026]步骤A9，由人工在原始的超声报告中标注病灶轮廓，根据人工标注的病灶轮廓提取病灶的轮廓点并保存，同时保存第一图像。
[0027]进一步的，步骤A5，特征识别模型的训练过程还包括：
[0028]步骤B8，将步骤A8中新保存的病灶的轮廓点和相应的第一图像加入训练样本形成新的训练样本；
[0029]步骤B9，利用新的训练样本对神经网络模型重新进行训练，训练完成以形成新版本的特征识别模型。
[0030]进一步的，特征提取网络模型为Unet结合自注意力机制的神经网络模型。
[0031]一种超声报告中病灶区域自动标注的系统，其特征在于，包括前述的一种超声报告中病灶区域自动标注的方法，包括：
[0032]图像获取模块，用于获取原始的超声报告；
[0033]坐标获取模块，连接图像获取模块，用于提取超声报告中存在与病灶区域有关的测量点的坐标，形成坐标序列；
[0034]第一区域获取模块，连接坐标获取模块，用于根据坐标序列获取关于病灶的预定区域；
[0035]第二区域获取模块，连接第一区域获取模块，用于对预定区域进行处理，提取感兴趣区域并作为第一图像；
[0036]轮廓识别模块，连接第二获取模块，用于采用预先训练好的特征识别模型对第一图像进行识别处理，并获取病灶的轮廓点；
[0037]自动标注模块，分别连接图像获取模块和轮廓识别模块，用于基于识别出的轮廓点，在原始的超声报告中标注出病灶轮廓。
[0038]进一步的，测量点为在生成超声报告时在超声报告中对病灶进行测量时点击产生的点。
[0039]本专利技术的有益技术效果是：医生测量病灶大小的测量点坐标，自动标注出病灶的轮廓，在节省了标注病灶所需的额外的标注人工成本的同时，也保证了标注病灶位置的准确性，极大的提高了超声图像病灶标注的效率和质量。
附图说明
[0040]图1为本专利技术一种超声报告中病灶区域自动标注的方法的步骤流程图；
[0041]图2为本专利技术一种超声报告中病灶区域自动标注的方法特征提取模块训练过程的步骤流程图；
[0042]图3为本专利技术一种超声报告中病灶区域自动标注的方法另一种优选实施例的步骤
流程图；
[0043]图4为本专利技术一种超声报告中病灶区域自动标注的方法另一种优选实施例的步骤流程图；
[0044]图5为本专利技术一种超声报告中病灶区域自动标注的系统的模块示意图；
[0045]图6为本专利技术一种超声报告中病灶区域自动标注的系统特征提取模块训练过程的模块示意图；
[0046]图7为本专利技术一种超声报告中病灶区域自动标注的系统的另一种优选方式的模块示意图；
具体实施方式
[0047]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0048]需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0049]下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明，但不作为本专利技术的限定。
[0050]参见图1，本专利技术提供一种超声报告中病灶区域自动标注的方法，包括如下技术特征：
[0051]步骤A1，获取原始的超声报告；
[0052]步骤A2，提取超声报告中已经存在与病灶区域有关的测量点的坐标，形成坐标序列；
[0053]步骤A3，根据坐标序列获取关于病灶的预定区域；
[0054]步骤A4，对预定区域进行处理，提取感兴趣区域并作为第一图像；
[0055]步骤A5，采用预先训练好的特征识别模型对第一图像进行识别处理，并获取病灶的轮廓点；
[0056]步骤A6，基于识别出本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种超声报告中病灶区域自动标注的方法，其特征在于，包括如下技术特征：步骤A1，获取原始的超声报告；步骤A2，获取所述超声报告中存在与所述病灶区域有关的测量点的坐标，形成坐标序列；步骤A3，根据所述坐标序列获取关于病灶的预定区域；步骤A4，对所述预定区域进行处理，提取感兴趣区域并作为第一图像；步骤A5，采用预先训练好的特征识别模型对所述第一图像进行识别处理，并获取所述病灶的轮廓点；步骤A6，基于识别出的所述轮廓点，在所述原始的所述超声报告中标注出病灶轮廓。2.如权利要求1所述的一种超声报告中病灶区域自动标注的方法，其特征在于，在所述步骤A2中，所述测量点为在生成超声报告时在所述超声报告中对病灶进行测量时点击产生的点。3.如权利要求2所述的一种超声报告中病灶区域自动标注的方法，其特征在于，在所述步骤A2中，对于所述测量点，基于支持向量机识别算法提取所述超声报告中的所述测量点的坐标；或者在生成所述超声报告时，已经实时记录点击产生的所述点的坐标作为测量点的坐标并保存，直接获取保存的测量点的坐标。4.如权利要求1所述的一种超声报告中病灶区域自动标注的方法，其特征在于，在所述步骤A3，根据所述坐标序列获取关于病灶区域的外接矩形，所述外接矩形为所述病灶的预定区域。5.如权利要求1所述的一种超声报告中病灶区域自动标注的方法，其特征在于，在所述步骤A5，所述特征识别模型的训练过程包括如下步骤：步骤B1，收集若干张带有病灶的超声报告，并人工画出每张所述超声报告中关于所述病灶的外接矩形框；步骤B2，对所述外接矩形框进行处理，截取感兴趣区域，形成第一图像；步骤B3，由人工描绘出所述第一图像中的病灶轮廓；步骤B4，根据人工描绘的所述病灶轮廓获取对应的病灶掩膜图像，形成第二图像；步骤B5，构建特征识别模型，利用所述第一图像和所述第二图像作为训练样本对所述特征识别模型进行训练，形成第一版本的特征识别模型。6.如权利要求5所述的一种超声报告中病灶区域自动标注的方法，其特征在于，在所述步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱瑞星，杨尚跃，
申请(专利权)人：上海深至信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：