[发明专利]基于ECG和对抗增强门控循环网络多源血管内超声关键帧自动检索方法有效
| 申请号: | 202111086009.5 | 申请日: | 2021-09-16 |
| 公开(公告)号: | CN113723360B | 公开(公告)日: | 2023-10-27 |
| 发明(设计)人: | 黄星儒;顾月;王亚奇;莫鹏飞 | 申请(专利权)人: | 益佳福(杭州)科技有限责任公司 |
| 主分类号: | G06V20/40 | 分类号: | G06V20/40;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/094 |
| 代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 陈升华 |
| 地址: | 311215 浙江省杭州市萧山区*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 ecg 对抗 增强 门控 循环 网络 血管 超声 关键 自动 检索 方法 | ||
本发明公开了一种基于ECG和对抗增强门控循环网络血管内超声关键帧自动检索方法,包括以下步骤:IVUS视频数据编码和关键帧位置标注,得到片段级通用特征曲线和标注序列;将片段级通用特征曲线和标注序列输入到以循环网络为基础的带注意力机制的双向门控算法网络中,通过多次的迭代不断训练网络参数,训练得到的循环网络模型;得到可用于片段级血管IVUS图像序列自动检索的对抗增强网络;整合成完整图像序列关键帧概率曲线图;用滑动窗口对结果平滑,以滑窗内概率曲线的局部最高点,作为关键帧。本发明实现直接通过IVUS视频和计算机进行关键帧全自动检索。
技术领域
本发明涉及心脏血管医疗影像识别技术领域,具体涉及一种基于ECG 和对抗增强门控循环网络多源血管内超声关键帧自动检索方法。
背景技术
血管内超声是一种基于导管的成像技术,临床医生通过IVUS图像,能 够精准获得管腔和血管的直径和面积,斑块负荷程度以及偏心率等临床测量 参数,被认为是冠状动脉检查的“金标准”。
通常临床单次采集的血管内超声(intravenous ultrasound,IVUS)视频数据 量巨大,包括上千帧图像,且图像采集过程中难避受到噪声污染,从而产生 多种影响视觉判断的伪影,同时由于超声探头采集频率高,造成图像价值密 度低。若人工逐帧检查和分析,将是一项耗时耗力的工作,并且对医生的病 理知识和体力都是一个挑战,结果的客观性和可重复性很难保证。关键帧是 指IVUS视频中记录血管重大形态改变的帧,本发明中定义为心脏舒张末期 对应的血管内超声图像帧,在回撤导管时,形态发生重大改变的帧总数远小于IVUS视频的总帧数,因此关键帧具有很强的代表性。通过使用关键帧自 动检索的方法,可减少繁琐的人工劳动,降低主观性对诊断结果的影响,提 高工作效率,对于冠状动脉疾病的计算机辅助诊断具有重要意义。在本发明 中,进行IVUS关键帧自动检索的执行个体是计算机。
目前血管内超声视频关键帧获取主流方法是ECG门控法和图像门控技 术,ECG门控法包括在线和离线两种门控状态,在线ECG门控,实现方法 是只有当ECG显示R波时,才触发IVUS系统采集图像,缺点是增加了导 管介入时间,患者受造影剂辐射大;离线ECG门控法是同步采集ECG信号 和IVUS图像,再由医生对照ECG信号将心脏舒张末期帧从IVUS图像序列 中标注出来,减少了导管介入时间。图像门控法的基本原理是通过图像处理 提取IVUS显著特征作为参考点,参考点随图像序列变化,形成一个类似ECG 的时间变化信号,从而获取关键帧,缺点是对心律不齐患者容易受提取到的 特征精度的影响而导致漏检。
发明内容
本发明主要针对目前IVUS图像序列中关键帧获取方法缺陷,提出一种 基于ECG和对抗增强门控循环网络血管内超声关键帧自动检索方法。
本发明利用ECG标注IVUS关键帧位置,相比与纯手工标注,有效提 升了标注精度,并且在IVUS数据采集过程中,不同医院采集设备不同,即 使是同一家医院,不同对象心律亦不相同,为适应血管内超声图像序列的多 源性,通过特征编码和多次数据增强,提升了整体算法在多源数据下的综合 判断能力,从而能够更加精准地对图像序列中的关键帧位置进行判断。无论 与传统临床医生手动标注相比,还是跟ECG门控法和图像门控标注方法相 比,本发明在血管内超声图像序列关键帧识别上都有显著的性能提升。
为实现上述目的,本发明采包括以下步骤:
1)IVUS视频数据编码和关键帧位置标注,得到片段级通用特征曲线和 标注序列;
步骤1)中,IVUS视频数据编码和关键帧位置标注,具体包括:
1.1)对参数不同的数据采集探头仪器采集到的IVUS视频进行通用特征 编码;
1.2)利用ECG标注原始IVUS视频关键帧所处位置,生成标注序列, 并以滑窗的方法将步骤1.1)编码后的IVU和标注序列切分成段级数据,对 编码前后的IVUS进行图像预处理和数据超增强,得到片段级通用特征曲线。
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