基于深度學(xué)習(xí)的超聲圖像分割方法和系統(tǒng) 技術(shù)領(lǐng)域 [0001] 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的超聲圖像分割方法和系統(tǒng)。 背景技術(shù) [0002] 超聲波是一種高頻聲波，可以穿透人體組織，反射回來的聲波被接收器接收后，通過計(jì)算機(jī)處理成圖像，以便醫(yī)生進(jìn)行診斷。超聲成像在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用非常廣泛，針對(duì)婦科疾病，可以用于檢查婦科腫瘤、子宮肌瘤、卵巢囊腫、子宮內(nèi)膜增生、子宮內(nèi)膜癌等疾病。 超聲波可以幫助醫(yī)生確定病變的位置、大小和形態(tài)，以便制定合適的治療方案。在心臟病診斷方面，主要用于檢查心臟的結(jié)構(gòu)和功能。超聲波可以幫助醫(yī)生確定心臟的大小、形態(tài)和運(yùn)動(dòng)情況，以便判斷是否存在心臟病。超聲波還可以檢查心臟瓣膜的功能，以便判斷是否存在瓣膜病變。在消化系統(tǒng)疾病診斷方面，主要用于檢查肝、膽囊、胰腺、脾等器官。超聲影像可以幫助醫(yī)生確定器官的大小、形態(tài)和結(jié)構(gòu)，以便判斷是否存在疾病。超聲還可以檢查肝囊腫、膽囊結(jié)石等疾病，以便幫助醫(yī)生制定合適的治療方案。超聲在女性盆底疾病檢查中也應(yīng)用廣泛，例如超聲可以幫助醫(yī)生檢查盆底肌肉和組織的結(jié)構(gòu)和功能，以便判斷是否存在盆底肌肉松弛、膀胱脫垂等疾病，還可以檢查盆底肌肉的張力、位置和運(yùn)動(dòng)情況，以便制定合適的治療方案。 [0003] 當(dāng)超聲用于臨床診斷時(shí)，通常需要將超聲圖像中的組織器官分割出來。所謂超聲圖像語義分割是指將超聲圖像中的不同組織和器官分割出來，以便醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷和治療疾病。傳統(tǒng)的超聲圖像分割方法主要是基于經(jīng)典圖像處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，例如邊緣檢測算法，區(qū)域生長算法等。但這些方法往往需要手工提取特征和選擇分類器，而且泛化性較差，對(duì)于復(fù)雜的超聲圖像分割效果不佳。因此為了保證分割的效果，醫(yī)生通常需要手動(dòng)分割器官，這既耗時(shí)又費(fèi)力，極大浪費(fèi)了臨床醫(yī)生寶貴的工作時(shí)間。 [0004] 雖然利用深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)超聲圖像進(jìn)行語義分割已經(jīng)得到了一定的成功，但仍存在一些不足之處。首先是數(shù)據(jù)量不足的問題，深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，但是在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中獲取大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)是非常困難的，對(duì)臨床醫(yī)生也形成了額外的負(fù)擔(dān)，而數(shù)據(jù)量不足又會(huì)導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)模型達(dá)不到很好的效果。因此，深度學(xué)習(xí)在超聲語義分割中的應(yīng)用受到了數(shù)據(jù)量的限制。其次由于超聲圖像的分辨率相較于其他的成像方法，例如磁共振成像、計(jì)算機(jī)斷層掃描成像等，分辨率較低，特別是對(duì)于器官邊緣輪廓的細(xì)節(jié)部分成像質(zhì)量較差，因此對(duì)于超聲下利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行語義分割造成了額外的困難。此外，由于超聲成像的質(zhì)量會(huì)收到超聲醫(yī)師操作方式的影響，因此可能由于超聲醫(yī)師的技術(shù)不夠熟練造成掃描的效果變差的情況，使得器官的成像效果更加模糊，因此如何克服以上的問題，在相對(duì)較低質(zhì)量的超聲影像中實(shí)現(xiàn)器官的分割是重要的挑戰(zhàn)。對(duì)于一些特殊的器官，例如盆底的膀胱，子宮等，利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行語義分割會(huì)更加困難。目前取得比較好分割效果的模型主要集中在乳腺，肝臟等器官，這些部位的器官形狀相對(duì)比較規(guī)整，且不同人之間，不同時(shí)間段下形狀都不會(huì)存在過大的差異。但是對(duì)于盆底的膀胱、子宮等器官，最大的特點(diǎn)是形狀變化非常大。例如膀胱，不同人，不同掃描時(shí)間下殘余尿量的不同會(huì)導(dǎo)致膀胱的大小出現(xiàn)非常大的差異；子宮也是同樣如此，不同年齡的女性子宮的大小會(huì)有比較明顯的變化，即使是經(jīng)期和非經(jīng)期都會(huì)讓子宮的形狀大小出現(xiàn)明顯的變化，所以如何針對(duì)盆底的多個(gè)器官這樣變化比較大部位實(shí)現(xiàn)超聲下的語義分割也是尚未得到很好解決的問題。 發(fā)明內(nèi)容 [0005] 本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的超聲圖像分割方法和系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)對(duì)包括多個(gè)器官的超聲圖像分割質(zhì)量較差的缺陷，實(shí)現(xiàn)對(duì)于超聲圖像中多個(gè)器官自動(dòng)、高精度地對(duì)進(jìn)行有效的分割。 [0006] 本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的超聲圖像分割方法，包括： [0007] 獲取待分割超聲圖像，所述待分割超聲圖像包括多個(gè)器官和噪聲； [0008] 將所述待分割超聲圖像，輸入預(yù)訓(xùn)練的超聲圖像分割網(wǎng)絡(luò)，得到多個(gè)器官各自對(duì)應(yīng)的目標(biāo)分割結(jié)果圖像； [0009] 其中，所述超聲圖像分割網(wǎng)絡(luò)包括預(yù)訓(xùn)練的主干網(wǎng)絡(luò)和預(yù)訓(xùn)練的多個(gè)支路網(wǎng)絡(luò)； [0010] 所述主干網(wǎng)絡(luò)用于對(duì)所述待分割超聲圖像進(jìn)行粗分割，輸出多個(gè)粗分割結(jié)果圖像以及對(duì)應(yīng)的器官標(biāo)簽；其中，每個(gè)所述粗分割結(jié)果圖像中只包括一個(gè)帶有噪聲的器官分割結(jié)果； [0011] 每個(gè)所述支路網(wǎng)絡(luò)用于根據(jù)預(yù)設(shè)的器官標(biāo)簽與支路網(wǎng)絡(luò)映射關(guān)系，對(duì)匹配的器官標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的粗分割結(jié)果圖像進(jìn)行細(xì)分割，輸出目標(biāo)分割結(jié)果圖像；其中，每個(gè)所述目標(biāo)分割結(jié)果圖像中只包括一個(gè)器官分割結(jié)果。 [0012] 根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于深度學(xué)習(xí)的超聲圖像分割方法，所述主干網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練包括圖像恢復(fù)預(yù)訓(xùn)練和分割預(yù)訓(xùn)練； [0013] 所述預(yù)訓(xùn)練的主干網(wǎng)絡(luò)通過如下方式得到：

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的超聲圖像分割方法，其特征在于，包括： 獲取待分割超聲圖像，所述待分割超聲圖像包括多個(gè)器官和噪聲； 將所述待分割超聲圖像，輸入預(yù)訓(xùn)練的超聲圖像分割網(wǎng)絡(luò)，得到多個(gè)器官各自對(duì)應(yīng)的目標(biāo)分割結(jié)果圖像； 其中，所述超聲圖像分割網(wǎng)絡(luò)包括預(yù)訓(xùn)練的主干網(wǎng)絡(luò)和預(yù)訓(xùn)練的多個(gè)支路網(wǎng)絡(luò)； 所述主干網(wǎng)絡(luò)用于對(duì)所述待分割超聲圖像進(jìn)行粗分割，輸出多個(gè)粗分割結(jié)果圖像以及對(duì)應(yīng)的器官標(biāo)簽；其中，每個(gè)所述粗分割結(jié)果圖像中只包括一個(gè)帶有噪聲的器官分割結(jié)果； 每個(gè)所述支路網(wǎng)絡(luò)用于根據(jù)預(yù)設(shè)的器官標(biāo)簽與支路網(wǎng)絡(luò)映射關(guān)系，對(duì)匹配的器官標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的粗分割結(jié)果圖像進(jìn)行細(xì)分割，輸出目標(biāo)分割結(jié)果圖像；其中，每個(gè)所述目標(biāo)分割結(jié)果圖像中只包括一個(gè)器官分割結(jié)果； 所述主干網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練包括圖像恢復(fù)預(yù)訓(xùn)練； 所述預(yù)訓(xùn)練的主干網(wǎng)絡(luò)通過如下方式得到： 根據(jù)預(yù)先獲取的圖像恢復(fù)預(yù)訓(xùn)練超聲圖像數(shù)據(jù)集，對(duì)預(yù)設(shè)的主干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像恢復(fù)預(yù)訓(xùn)練，得到中間狀態(tài)主干網(wǎng)絡(luò)； 所述根據(jù)預(yù)先獲取的圖像恢復(fù)預(yù)訓(xùn)練超聲圖像數(shù)據(jù)集，對(duì)預(yù)設(shè)的主干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像恢復(fù)預(yù)訓(xùn)練，得到中間狀態(tài)主干網(wǎng)絡(luò)，包括： 獲取圖像恢復(fù)預(yù)訓(xùn)練超聲圖像數(shù)據(jù)集，所述圖像恢復(fù)預(yù)訓(xùn)練超聲圖像數(shù)據(jù)集包括第一超聲圖像樣本； 對(duì)所述第一超聲圖像樣本進(jìn)行隨機(jī)區(qū)域遮蓋，得到遮蓋后的第一超聲圖像樣本； 將所述遮蓋后的第一超聲圖像樣本輸入預(yù)設(shè)的主干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像恢復(fù)，得到恢復(fù)超聲圖像樣本； 根據(jù)所述第一超聲圖像樣本和所述恢復(fù)超聲圖像樣本確定相似度損失； 根據(jù)所述相似度損失優(yōu)化所述主干網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，并返回重新執(zhí)行所述對(duì)所述第一超聲圖像樣本進(jìn)行隨機(jī)區(qū)域遮蓋的步驟； 在所述相似度損失滿足預(yù)設(shè)閾值的情況下，完成圖像恢復(fù)預(yù)訓(xùn)練，將所述主干網(wǎng)絡(luò)確定為所述中間狀態(tài)主干網(wǎng)絡(luò)。 2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的超聲圖像分割方法，其特征在于，所述主干網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練還包括分割預(yù)訓(xùn)練； 所述預(yù)訓(xùn)練的主干網(wǎng)絡(luò)通過如下方式得到： 根據(jù)預(yù)先獲取的分割預(yù)訓(xùn)練超聲圖像數(shù)據(jù)集，對(duì)所述中間狀態(tài)主干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分割訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練的主干網(wǎng)絡(luò)。 3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于深度學(xué)習(xí)的超聲圖像分割方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)先獲取的分割預(yù)訓(xùn)練超聲圖像數(shù)據(jù)集，對(duì)所述中間狀態(tài)主干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分割訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練的主干網(wǎng)絡(luò)：