【技术实现步骤摘要】
本申请涉及无损测温以及信号处理，具体涉及超声测温方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、无损测温技术主要有电阻抗(electrical impedance tomography，eit)测温、微波(microwave，mw)测温、核磁共振(nuclear magnetic resonance imaging，mri)测温和超声测温等方法，无损测温能够避免有损测温方法存在的缺点已被广泛用于组织温度监测。其中，超声测温由于成本低、可实时采集数据以及抗电磁干扰小等优点以成为组织温度监测的主要解决方案。
2、目前的超声测温主要是利用超声扫描待测温对象得到超声图像，再基于非线性参数、回波时移特性、回波平移特性和或散射能量等特性，对超声信号进行分析，得到超声图像中各像素对应的温度。但目前的超声测温依旧存在温度预测误差较大的缺陷。
3、因此，如何提高超声测温的准确性已成为亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请提供了一种超声测温方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决如何提高超声测温的准确性的问题。
2、第一方面，本申请提供了一种超声测温方法，该方法包括：
3、对于超声图像中任一目标像素，获取目标像素周围的目标邻域图像；
4、对目标邻域图像进行组学特征提取，得到组学特征向量，组学特征向量用于指示目标邻域图像中与温度存在关联关系的特征；
5、利用预训练的温度特征提取模型，提取目标邻域图像的温度特征向量
6、拼接组学特征向量与温度特征向量，得到目标邻域图像的待预测特征向量；
7、根据参考预测特征向量与温度之间的映射关系，以及待预测特征向量与预获取的参考预测特征向量集合中参考预测特征向量的对应关系，确定待预测特征向量对应的温度，并将温度确定为目标像素的预测温度。
8、上述技术方案中，不仅提取了目标像素所在目标邻域图像中与温度存在关联关系的组学特征向量；还利用预构建的温度特征提取模型，从模型层面提取目标邻域图像中与温度存在关系的温度特征向量并将两种特征向量融合，在预测温度时考虑了与两种不同的特征温度的相关性，相较于传统的超声测温中仅提取组学特征的方法，具有最终温度预测的结果更高的可靠性，可以提高超声测温的准确性。此外，在预测目标像素的温度时，不仅仅考虑参考预测特征向量与温度之间的映射关系，还考虑参考预测特征向量与待预测特征向量之间的对应关系，来确定目标像素的温度。相较于传统的依靠特定概率分布来拟合组学特征与温度之间的曲线以预测温度的超声测温方法，更好的保留了特征与真实温度之间的非线性关系，降低了特征与温度之间的非线性关系所导致的温度预测误差，可以提高超声测温的准确性。
9、在一些可选的实施例中，根据参考预测特征向量与温度之间的映射关系，以及待预测特征向量与预获取的参考预测特征向量集合中参考预测特征向量的对应关系，确定待预测特征向量对应的温度，并将温度确定为目标像素的预测温度，包括：
10、确定参考预测特征向量集合中每一个参考预测特征向量与待预测特征向量之间的余弦夹角，得到余弦夹角集合；
11、将余弦夹角集合中最小的余弦夹角对应的参考预测特征向量确定为待预测特征向量的相似参考预测特征向量；
12、根据参考预测特征向量与温度之间的映射关系，确定相似参考预测特征向量对应的温度，确定的温度即为预测温度。
13、具体的，通过参考预测特征向量与待预测特征向量之间的余弦夹角快速确定待预测特征向量的相似参考预测特征向量，并将相似参考预测特征向量在参考预测特征向量与温度之间的映射关系中对应的温度，以将确定的温度作为目标像素的预测温度。实现以“查表”的方式保留参考预测特征向量与真实温度之间的非线性关系，使预测的温度更接近参考预测特征向量对应的真实温度，避免基于数学公式的来拟合分布曲线，再预测温度所导致的预测温度与特征向量对应的真实温度之间误差偏大的情况，提高了超声测温的准确性。
14、在一些可选的实施例中，在根据参考预测特征向量与温度之间的映射关系，以及待预测特征向量与预获取的参考预测特征向量集合中参考预测特征向量的对应关系，确定待预测特征向量对应的温度，并将温度确定为目标像素的预测温度之前，该方法还包括：
15、获取超声图像样本序列，超声图像样本序列中的每一张超声图像样本包括消融针尖以及至少一个测温针尖；
16、针对每一张超声图像样本，根据消融针尖所在位置以及每一个测温针尖所在位置，从超声图像样本中提取每一个测温针尖对应的测温邻域图像；
17、获取每一张测温邻域图像的测量温度；
18、对每一张测温邻域图进行组学特征提取，得到每一张测温邻域图像的样本组学特征向量；
19、利用温度特征提取模型，提取每一张测温邻域图像的样本温度特征向量；
20、拼接每一张测温邻域图像自身的样本组学特征向量与样本温度特征向量，得到每一张测温邻域图像的参考预测特征向量，所有测温邻域图像的参考预测特征向量组成参考预测特征向量集合；
21、根据每一张测温邻域图像的测量温度以及参考预测特征向量，确定参考预测特征向量与温度之间的映射关系。
22、具体的，针对超声图像样本序列中每一张超声图像样本都提取每一测温针尖对应的测量邻域图像，并获取每一张测温邻域图像的测量温度，得到每一张测温邻域图像对应的真实温度。使得每一张测温邻域图像各自的参考预测特征向量都可以与测温邻域图像对应的真实温度对应，保证根据每一张测温邻域图像的测量温度以及参考预测特征向量，确定的参考预测特征向量与温度之间的映射关系的可靠性。
23、在一些可选的实施例中，获取每一张测温邻域图像的测量温度，包括：
24、获取每一个测温针尖在超声图像样本序列对应时间段内采集的温度数据；
25、对温度数据进行线性插值，得到每一张超声图像样本中每一个测温针尖对应的采集温度；
26、针对每一张超声图像样本的每一个测温针尖，将测温针尖对应的采集温度确定为测温针尖自身对应的测温邻域图像的测量温度。
27、具体的，将测温针尖在超声图像样本序列对应时间段内采集的温度数据进行线性插值，使每一张超声图像样本与测温针尖采集的温度数据之间时间对齐，保证每一张超声图像样本的每一个测温针尖都有对应的采集温度，并将测温针尖对应的采集温度确定为测温针尖自身对应的测温邻域图像的测量温度，使测温邻域图像的测量温度为测温针尖实际采集的温度，提高测温邻域图像的测量温度的可靠性。
28、在一些可选的实施例中，针对每一张超声图像样本，根据消融针尖所在位置以及每一个测温针尖所在位置，从超声图像样本中提取每一个测温针尖对应的测温邻域图像，包括：
29、针对每一张超声图像样本，以消融针尖所在位置为中心，预设第一长度为边长，从超声图像样本中提取温度监测局部图像；
30、针对每一张温度监测局部本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种超声测温方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据参考预测特征向量与温度之间的映射关系，以及所述待预测特征向量与预获取的参考预测特征向量集合中参考预测特征向量的对应关系，确定所述待预测特征向量对应的温度，并将所述温度确定为所述目标像素的预测温度，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在根据参考预测特征向量与温度之间的映射关系，以及所述待预测特征向量与预获取的参考预测特征向量集合中参考预测特征向量的对应关系，确定所述待预测特征向量对应的温度，并将所述温度确定为所述目标像素的预测温度之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取每一张所述测温邻域图像的测量温度，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述针对每一张所述超声图像样本，根据所述消融针尖所在位置以及每一个所述测温针尖所在位置，从所述超声图像样本中提取每一个所述测温针尖对应的测温邻域图像，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取超声图像样本序列，
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在利用预训练的温度特征提取模型，提取所述目标邻域图像的温度特征向量之前，所述方法还包括：
8.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对于超声图像中任一目标像素，获取所述目标像素周围的目标邻域图像，包括：
9.一种超声测温装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种计算机设备，其特征在于，包括：
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至8中任一项所述的超声测温方法。
...【技术特征摘要】
1.一种超声测温方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据参考预测特征向量与温度之间的映射关系，以及所述待预测特征向量与预获取的参考预测特征向量集合中参考预测特征向量的对应关系，确定所述待预测特征向量对应的温度，并将所述温度确定为所述目标像素的预测温度，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在根据参考预测特征向量与温度之间的映射关系，以及所述待预测特征向量与预获取的参考预测特征向量集合中参考预测特征向量的对应关系，确定所述待预测特征向量对应的温度，并将所述温度确定为所述目标像素的预测温度之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取每一张所述测温邻域图像的测量温度，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述针对每一张所述超声图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：周志勇，黄岩，戴亚康，郑毅，胡冀苏，钱旭升，耿辰，熊琰，龙威，
申请(专利权)人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所，
类型：发明
国别省市：
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