[发明专利]基于跨层稀疏空洞卷积的甲状腺结节超声图像处理方法

说明书

本发明公开了一种基于跨层稀疏空洞卷积的甲状腺结节超声图像处理方法，通过建立新颖的跨层空洞卷积网络结构、稀疏约束网络、分离稀疏空洞卷积层、带自适应权重调节和稀疏约束的损失函数，克服了现有方法对甲状腺结节超声图像结节区域语义分辨能力差，结节区域语义特征提取易受相似背景干扰问题，解决了深度学习网络在前向传播步骤中因感受野扩张能力有限而导致的甲状腺结节超声图像语义概率热图提取效果不佳等问题。

技术领域

本发明涉及超声医学图像信息处理领域，尤其涉及一种基于跨层稀疏空洞卷积的甲状腺结节超声图像处理方法。

背景技术

甲状腺结节是一种临床上常见的病变，其中大部分为良性结节，部分为恶性甲状腺癌。超声检查是甲状腺结节的首选诊断方式，如何利用计算机和图像处理方法，准确提取超声图像中结节区域的语义概率热图，是甲状腺结节定位、识别、分割、良恶性判别和结节自动分级等应用的基础。目前，基于深度卷积神经网络的方法是一种有效的语义概率热图提取方法，该方法首先定义深度学习网络结构和相应损失函数，并最小化所述损失函数来驱动网络各层参数迭代优化，待损失函数收敛后，通过网络前向传播获取语义概率热图，进而基于热图对结节进行分割、定位和良恶性判别等处理。传统深度卷积神经网络方法对于结节形状比较清晰完整的情况具有较好的语义概率热图提取效果。然而，当甲状腺结节与周围背景相似或者结节内部灰度值分布变化较大时，因传统深度卷积神经网在前向传播步骤中感受野扩张能力不强，导致网络识别能力受限，输出结果对于甲状腺结节超声图像语义提取效果不佳。

发明内容

本发明要解决的问题是提供一种基于跨层稀疏空洞卷积的甲状腺结节超声图像处理方法，以解决现有深度学习网络甲状腺结节超声图像语义提取效果不佳的问题。

本发明通过如下技术方案解决其技术问题：

一种基于跨层稀疏空洞卷积的甲状腺结节超声图像处理方法，包括以下步骤：

S1：采集含有甲状腺结节的超声原始图像，基于采集的超声原始图像建立图像训练集、验证集和测试集，并对各个图像集合中的甲状腺结节进行勾画；

S2：建立图像预处理模块，对输入的超声原始图像进行预处理；

S3：构建深度学习基础编码网络模块和深度学习基础解码网络模块，对图像预处理模块预处理后的图像依次进行编码和解码；

S4：构建跨层空洞卷积网络模块，针对所述基础编码网络模块中深度学习网络的不同层次输出跨层空洞卷积特征图；

S5：构建归一化堆叠层模块，对跨层空洞卷积网络模块输出的跨层空洞卷积特征图进行特征图归一化堆叠操作；

S6：建立特征图稀疏约束网络模块，对归一化堆叠后的跨层空洞卷积特征图进行稀疏约束；

S7：建立堆叠层模块，将所述基础解码网络模块和稀疏约束网络模块输出的特征图进行堆叠；

S8：建立语义概率热图输出网络模块，基于堆叠层模块的输出结果计算输出语义概率热图；

S9：建立联合约束损失函数，结合图像训练集中的甲状腺结节勾画结果训练各个模块，训练完成后固化各个模块的网络参数形成完整模型；

S10：使用所述完整模型对新输入的甲状腺结节超声图像进行处理，获取结节语义概率热图。

进一步的，步骤S2中，对输入的超声原始图像进行预处理具体包括：

S21、对输入的超声原始图像进行中值滤波，降低超声图像斑点噪声的影响；

S22、对进行中值滤波后的图像执行直方图均衡操作，降低像素灰度直方图分布偏差对模型的影响。