【技术实现步骤摘要】
一种血管瘤超声影像中病灶区域的智能分割方法
[0001]本专利技术涉及医学影像分割识别
，具体涉及一种血管瘤超声影像中病灶区域的智能分割方法。
技术介绍
[0002]流行病学统计数据显示，婴幼儿血管瘤的发病率为10％～12％，主要见于早产儿和女性婴幼儿。超声检查无创，可以为临床提供血管瘤的位置、形状以及累及范围等信息，有助于指导医生进一步治疗，因此，精确地分割血管瘤的病灶区域具有非常重要的意义。但由于血管瘤的尺寸、质地和结构的多样性，且超声图像上血管瘤与周围组织边界差异非常小，缺乏分割区域所需的强烈对比度，难度非常之大。这些原因导致了目前还未有专门针对血管瘤超声图像病灶区域的分割方法，还是依赖医生从大量的影像图片中进行肉眼分辨，工作量极大。
技术实现思路
[0003]本专利技术意在提供血管瘤超声影像中病灶区域的智能分割方法，以一种全新的基于深度学习的编解码网络来准确提取出血管瘤超声影像中病灶区域的特征，实现血管瘤病灶区域与周围其它组织的准确分割。
[0004]为达到上述目的，本专利技术采用如下技...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种血管瘤超声影像中病灶区域的智能分割方法，其特征在于：采用了基于深度学习的编解码结构网络，使用了ResNet
‑
34作为编码器，首先在ImageNet上对ResNet
‑
34进行预训练，逐步的分stage提取血管瘤病灶区域的特征，得到不同stage的特征；浅层stage包含更多的图像细节信息；深层stage随着下采样和卷积次数的增加，包含更多的语义信息；在编码器和解码器的相同stage间，提供一种注意力机制进行连接，通过注意力机制将编码器和解码器的相同stage间的特征信息连接起来，加强网络对病灶区域像素点的关注程度，融合不同stage的特征，增强特性信息的流动性，实现血管瘤超声图像中病灶区的精确分割。2.根据权利要求1所述的一种血管瘤超声影像中病灶区域的智能分割方法，其特征在于：在编码器与解码器间涉及一种注意力机制进行连接，在解码器阶段使用一个3x3和一个1x1卷积串联解码，同级编码器与解码器之间的信息使用加...
【专利技术属性】
技术研发人员：江畅，童译，谷雨，陶俊阳，江迪，谭丁智，
申请(专利权)人：重庆臻链汇物联网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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