超声样本获取方法、超声病灶识别方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种超声样本获取方法、超声病灶识别方法、装置和存储介质，涉及超声设备技术领域，所述方法包括：获取第一图像集；获取第二图像集；对于第一图像集和第二图像集，通过特征提取器提取各个图像集中的每张超声病灶图像的图像特征；对于第二图像集中的每张候选超声病灶图像，根据提取到的图像特征与第一图像集中的超声病灶图像的图像特征的相似度，从第二图像集中选择候选超声病灶图像并得到第三图像集；将第一图像集和第三图像集的组合确定为目标超声图像集。解决了现有技术中样本超声图像的获取效率较低的问题。超声图像的获取效率较低的问题。超声图像的获取效率较低的问题。

【技术实现步骤摘要】
超声样本获取方法、超声病灶识别方法、装置和存储介质


[0001]本专利技术涉及一种超声样本获取方法、超声病灶识别方法、装置和存储介质，属于超声设备


技术介绍

[0002]超声设备在通过神经网络模型对超声图像进行处理之前，需要先使用大量的超声病灶图像训练该神经网络模型，进而使用训练后的神经网络模型对超声图像进行处理。
[0003]实际实现时，由于不同机型不同品牌的超声设备采集到的超声图像会有所区别，因此现有方案中，医护人员需要先通过指定的超声设备采集大量的超声病灶图像，对采集到的超声病灶图像进行标注，显而易见的，上述获取超声病灶图像的获取效率较低。并且，由于超声图像具有私密性，上述方案中获取超声病灶图像的难度较大。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种超声样本获取方法、超声病灶识别方法、装置和存储介质，用于解决现有技术中存在的问题。
[0005]为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]根据第一方面，本专利技术实施例提供了一种超声样本获取方法，所述方法包括：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种超声样本获取方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一图像集，所述第一图像集中包括采用目标超声设备采集到的包括各种病理标签的超声病灶图像；获取第二图像集，所述第二图像集中包括不同超声设备历史采集到的包括各种病理标签的候选超声病灶图像；对于所述第一图像集和所述第二图像集，通过特征提取器提取各个图像集中的每张超声病灶图像的图像特征，所述特征提取器的初始网络参数为根据所述第二图像集训练得到；对于所述第二图像集中的每张候选超声病灶图像，根据提取到的图像特征与所述第一图像集中的超声病灶图像的图像特征的相似度，从所述第二图像集中选择候选超声病灶图像并得到第三图像集；将所述第一图像集和所述第三图像集的组合确定为目标超声图像集。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据提取到的图像特征与所述第一图像集中的超声病灶图像的图像特征的相似度，从所述第二图像集中选择候选超声病灶图像，包括：计算提取到的图像特征与所述第一图像集中的每种病理标签对应的超声病灶图像的图像特征的相似度；根据计算得到的各个相似度确定所述候选超声病灶图像的预测病理标签；若所述预测病理标签与所述第二图像集中标注的所述候选超声病灶图像的真实病理标签一致，则选择所述候选超声病灶图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据计算得到的各个相似度确定所述候选超声病灶图像的预测病理标签，包括：对于每种病理标签，获取数值排名在前n位的相似度，n为正整数；将获取到的各个相似度中最大相似度所对应的候选超声病灶图像的真实病理标签确定为所述预测病理标签。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过所述特征提取器提取所述目标超声图像集中的每张超声病灶图像的图像特征；其中，所述第一图像集中的超声病灶图像来自多个病例，且每个病例包括多张超声病灶图像；通过特征融合器融合同一病例的多张超声病灶图像的图像特征，得到融合后的病例图像特征，所述特征融合器的初始网络参数为根据所述第三图像集训练得到；将融合得到的各个病例图像特征输...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ五一IntClG零六V一零七七四，
申请(专利权)人：无锡祥生医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：