一种基于序列到序列模型及血流信息的超声图像合成方法技术

本发明专利技术公开了一种基于序列到序列模型及血流信息的超声图像合成方法，步骤为通过获取往期临床患者病变部位的标准灰度超声图像视频及相应对比度增强超声图像视频和血流图像构建数据集；利用数据集对超声图像合成模型进行训练；采集当前临床患者的标准灰度超声图像视频及相应的血流图像并输入训练好的超声图像合成模型；超声图像合成模型在血流图像中所含血流信息的引导下，将标准灰度超声图像视频转换成相应的对比度增强超声图像视频，并予以输出和显示。本发明专利技术将患者的血流信息整合到超声图像生成过程中，可以显著提高生成图像的临床相关性和准确性，不仅减少了对造影剂的依赖，还提高了图像的质量和时序一致性，为临床诊断提供了更为有效的工具。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于医学影像处理和深度学习技术生成式算法领域，具体涉及一种基于序列到序列（seq2seq）模型及血流信息的超声图像合成方法。

技术介绍

1、在医学成像领域，超声成像是一种重要的诊断工具，尤其在神经疾病的诊断中扮演着关键角色。对比增强超声成像技术能够增强病变及周围组织的可视化，提升图像的清晰度和可视化效果，从而帮助医生更准确地检测病变和监测疾病进展。然而现有对比增强超声成像技术依赖于超声造影剂的使用，这也带来了潜在的健康风险，例如造影剂在体内的积累可能导致患者的不良反应，以及对患者的健康造成长期影响。此外，传统的超声增强检查需要多次注射造影剂，这不仅增加了临床操作的复杂性和成本，还延长了检查时间。因此，如何减少造影剂的使用，同时提高图像质量，成为了医学成像领域的研究热点。

2、近年来，序列到序列（sequence-to-sequence model，简称seq2seq）模型因其在自然语言处理领域的成功应用，逐渐被引入到医学成像的转换任务中。这类seq2seq模型通过采用编码器-解码器架构，可以将输入的医学图像转换为高质量的目标图像。尽管本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于序列到序列模型及血流信息的超声图像合成方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于序列到序列模型及血流信息的超声图像合成方法，其特征在于，步骤1）中，所述数据集的构建方法为：

3.根据权利要求1所述的基于序列到序列模型及血流信息的超声图像合成方法，其特征在于，步骤2）中，所述超声图像合成模型采用带注意力机制的序列到序列（Seq2Seq）模型作为基础架构，其具体结构包括：

4.根据权利要求3所述的基于序列到序列模型及血流信息的超声图像合成方法，其特征在于，所述第二编码器和所述解码器的内部结构分别为：>

5.根据权利...

【技术特征摘要】

1.一种基于序列到序列模型及血流信息的超声图像合成方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于序列到序列模型及血流信息的超声图像合成方法，其特征在于，步骤1）中，所述数据集的构建方法为：

3.根据权利要求1所述的基于序列到序列模型及血流信息的超声图像合成方法，其特征在于，步骤2）中，所述超声图像合成模型采用带注意力机制的序列到序列（seq2seq）模型作为基础架构，其具体结构包括：

4.根据权利要求3所述的基于序列到序列模型及血流信息的超声图像合成方法，其特征在于，所述第二编码器和所述解码器的内部结构分别为：

5.根据权利要求3所述的基于序列到序列模型及血流信息的超声图像合成方法，其特征在于，步骤2）中，所述超声图像合成模型的训练方法为：

6.根据权利要求5所述的基于序列到序列模型及血流信息的超声图像合成方法，其特征在于，所述结构相...

【专利技术属性】
技术研发人员：檀韬，陈香梅，袁婧琳，崔立刚，林灿堂，
申请(专利权)人：澳门理工大学，
类型：发明
国别省市：