[发明专利]基于乳腺超声图像增强的病灶分类方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于乳腺超声图像增强的病灶分类方法，其特征在于，所述方法包括：

获取样本乳腺超声图像，所述样本乳腺超声图像中包括标准乳腺超声图像以及待增强图像；

将所述待增强图像输入生成器中，通过所述生成器中的卷积层、正则化层和激活层确定得到增强后的乳腺超声图像；所述生成器包括编码器和解码器，所述编码器和所述解码器包括卷积层、正则化层和激活层；

通过VGG特征提取网络提取所述待增强图像、增强后的乳腺超声图像和所述标准乳腺超声图像中的乳腺特征，得到vgg_inputs、vgg_fakes和vgg_reals；

根据判别器确定所述标准乳腺超声图像以及所述待增强图像的判别结果，得到d_reals和d_fakes；

根据所述vgg_inputs和所述vgg_fakes，确定图像内容评价参数；

根据所述vgg_fakes、所述vgg_reals，确定图像质量评价参数；

根据所述d_reals和d_fakes确定损失因子；

根据所述图像内容评价参数、图像质量评价参数和所述损失因子训练所述生成器和所述判别器，得到训练后的所述生成器和训练后的所述判别器，训练后的所述生成器用于对目标乳腺超声图像进行图像增强，增强后的目标乳腺超声图像用于在输入至分类深度神经网络之后得到对应的病灶性质分类。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待增强图像输入生成器中，通过所述生成器中的卷积层、正则化层和激活层确定得到增强后的乳腺超声图像之前，所述方法还包括：

将所述待增强图像输入至条件生成网络，通过所述条件生成网络生成基于不同条件的扩展图像；所述不同条件包括：超声设备的不同品牌、超声设备的不同机型、被检对象的不同年龄、被检对象的不同性别以及被检对象的不同病灶类型中的至少一种；

将所述扩展图像增加至所述待增强图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述vgg_inputs和所述vgg_fakes，确定图像内容评价参数，包括：

所述图像内容评价参数为：Σ|vgg_inputs-vgg_fakes|。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述vgg_fakes、所述vgg_reals，确定图像质量评价参数，包括：

所述图像质量评价参数为：L2(mean_h,w(vgg_fakes),mean_h,w(vgg_reals))+

L2(std_h,w(vgg_fakes),std_h,w(vgg_reals))；

其中，L2为均方误差，mean为求均值，std为求标准差，VGG特征提取网络提取到的特征图的维度为[n,c,h,w]。

5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述d_reals和d_fakes确定损失因子，包括：

所述损失因子包括第一损失因子和第二损失因子，所述第一损失因子为：L2(d_reals,1)+L2(d_fakes,0)，所述第二损失因子为L2(d_fakes,1)；

其中，L2为均方误差。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像内容评价参数、图像质量评价参数和所述损失因子训练所述生成器，包括：

根据所述图像内容评价参数、图像质量评价参数和所述第二损失因子训练所述生成器。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像内容评价参数、图像质量评价参数和所述损失因子训练所述判别器，包括：

根据所述第一损失因子训练所述判别器。