基于Transformer超声心动图左心室分割方法技术

本发明专利技术实施例公开了一种基于Transformer的超声心动图左心室分割方法，包括：获取任意一帧超声心动图；利用基于Transformer的超声心动图左心室分割模型对所述任意一帧超声心动图进行处理，得到左心室的语义分割结果；其中，所述分割模型包括：Swin Transformer主干网络，用于收集和编码任意一帧超声心动图中的多尺度特征，最终得到心脏的全局结构特征；以及使用迭代解码头的K

【技术实现步骤摘要】
基于Transformer超声心动图左心室分割方法


[0001]本专利技术实施例涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于Transformer的超声心动图左心室分割方法。

技术介绍

[0002]超声心动图是指利用脉冲超声波透过胸壁、软组织测量其下各心壁、心室及瓣膜等结构的周期性活动而得到的动态视频。超声行动图能够描述心脏随时间的空间变化，能够为心脏性能评估提供数据支持。
[0003]现有技术中，通常由心脏专家对超声心动图进行人工分析，首选从超声心动图中选取相对清晰且具有代表性的心跳，然后从该心跳对应的图像帧中识别左心室边缘，实现左心室分割。该过程不仅耗时耗力，且分割的准确性受人为因素影响较大。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种基于Transformer的超声心动图左心室分割方法，提高左心室的自动化分割，并提高分割结果的准确性和稳定性。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于Transformer的超声心动图左心室分割方法，包括：
[0006]获取任意一帧超声心动图；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Transformer的超声心动图左心室分割方法，其特征在于，包括：获取任意一帧超声心动图；利用基于Transformer的超声心动图左心室分割模型对所述任意一帧超声心动图进行处理，得到左心室的语义分割结果；其中，所述分割模型包括：Swin Transformer主干网络，用于收集和编码任意一帧超声心动图中的多尺度特征，最终得到心脏的全局结构特征；以及使用迭代解码头的K
‑
Net网络，用于根据所述心脏的全局结构特征对卷积核进行迭代更新，并利用迭代更新后的卷积核对所述心脏的全局性特征进行解码，得到左心室的语义分割结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述Swin Transformer主干网络用于通过如下方式收集和编码任意一帧超声心动图中的多尺度特征，最终得到心脏的全局结构特征：将任意一帧超声心动图图像分割为固定尺寸的多个patch；通过一线性嵌入层将各patch投影到任意维度；通过一Swin Transformer块对投影后的多个patch进行移位窗口处理，计算窗口内patch之间的关注度；根据所述patch之间的关注度对相邻的patch进行合并，由得到的新patch构成心脏在对应尺度下的结构特征；通过下一线性嵌入层对各新patch进行维度翻倍的投影；通过下一Swin Transformer块对投影后的多个新patch进行移位窗口处理，计算窗口内新patch之间的关注度；根据所述新patch之间的关注度对相邻的新patch进行合并，由得到的最新patch构成心脏在新尺度下的结构特征，其中所述新尺度大于所述对应尺度；返回所述维度翻倍的投影操作，进入下一轮循环，直到达到设定的循环次数，并将最终得到的、心脏在最大尺度下的结构特征，作为心脏的全局结构特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述K
‑
Net网络用于通过如下方式根据所述心脏的全局结构特征对卷积核进行迭代更新，并利用迭代更新后的卷积核对所述心脏的全局性特征进行解码，得到左心室的语义分割结果：用初始卷积核与所述心脏的全局结构特征作卷积进行特征解码，由解码结果构成包含心脏结构信息的掩码；用所述掩码与所述心脏的全局结构特征相乘，得到包含心脏各部分单独结构信息的特征组合；根据所述特征组合与初始卷积核元素相乘的结果生成两个gate，所述两个gate分别表征了心脏结构信息和初始卷积核在更新后的卷积核中所占的比例；根据所述两个gate将卷积核中的上下文信息进行整合，得到包含心脏结构信息的、更新后的卷积核；将所述包含心脏结构信息的、更新后的卷积核作为新的初始卷积核，返回与所述心脏的全局结构特征作卷积的操作，进入下一轮循环，直到达到设定的循环次数；
用最终的、更新后的卷积核与所述心脏的全局结构特征作卷积，实现最后一层特征解码，由最终的解码结果构成左心室的语义分割结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用基于Transformer的超...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭素峡，卢炯斌，黄志超，廖敏琪，姚永钊，梁广柱，
申请(专利权)人：东莞市人民医院，
类型：发明
国别省市：