基于超聲圖像數(shù)據(jù)挖掘的HIFU無損監(jiān)控關(guān)鍵技術(shù)研究的中期報告

基于超聲圖像數(shù)據(jù)挖掘的HIFU無損監(jiān)控關(guān)鍵技術(shù)研究的中期報告摘要：高強度聚焦超聲（HIFU）技術(shù)作為一種無創(chuàng)治療方法已經(jīng)被廣泛應用。在HIFU治療過程中，正確定位和監(jiān)控超聲焦點是至關(guān)重要的。然而，由于超聲輻射的非線性特性和組織的不均勻性，HIFU超聲焦點監(jiān)控仍然是一個挑戰(zhàn)。本文提出了一種基于超聲圖像數(shù)據(jù)挖掘的HIFU無損監(jiān)控關(guān)鍵技術(shù)。具體來說，我們采用了多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）來自動檢測焦點區(qū)域。然后，我們使用一種新的基于分層形態(tài)學的圖像分割方法來將組織分為三個層面：前景、背景和邊界。最后，我們通過分析圖像中的強度、紋理等特征來判斷焦點位置。我們在一組人體肝臟超聲圖像上進行了實驗驗證，結(jié)果表明我們的方法具有較高的準確率和穩(wěn)定性，可用于HIFU焦點的無損監(jiān)控。1.背景介紹高強度聚焦超聲技術(shù)是一種無創(chuàng)治療方法，可用于治療腫瘤等疾病。在HIFU治療中，準確控制超聲焦點的位置非常重要。目前，通過超聲成像監(jiān)控焦點位置是一種可行的方法。然而，由于組織結(jié)構(gòu)的不均勻性，以及超聲輻射與組織的非線性特性，HIFU焦點的監(jiān)控仍然是一個挑戰(zhàn)。2.研究目的本文旨在提出一種基于超聲圖像數(shù)據(jù)挖掘的HIFU無損監(jiān)控技術(shù)，該技術(shù)可以自動檢測HIFU焦點區(qū)域，并用圖像分割技術(shù)將組織分為不同的層面。最后，我們通過分析圖像特征來確定焦點位置。3.研究方法我們的方法分為三個步驟：自動檢測HIFU焦點區(qū)域、圖像分割和焦點位置分析。3.1自動檢測HIFU焦點區(qū)域在這一步中，我們采用了一個多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）來自動檢測HIFU焦點區(qū)域。具體來說，我們使用了基于深度學習的YOLO算法來訓練CNN。訓練數(shù)據(jù)集包括40張人體肝臟超聲圖像，其中有焦點和無焦點兩種情況。我們通過分析訓練數(shù)據(jù)集中的圖像特征來訓練CNN，以在測試數(shù)據(jù)集中實現(xiàn)易于易錯的預測。3.2圖像分割在自動檢測HIFU焦點區(qū)域之后，我們使用一種新的基于分層形態(tài)學的圖像分割方法來將組織分為不同的層面。具體來說，我們將組織分為前景、背景和邊界三個層面，并使用分水嶺算法來進一步分割前景和背景。這樣，我們可以更準確地判斷焦點位置。3.3焦點位置分析在對圖像進行分割之后，我們對分割后的圖像進行分析，以確定焦點位置。我們分析圖像特征（如強度、紋理等），并在基于深度學習的分類模型中對其進行編碼。然后，我們使用SVM算法來訓練分類模型，以在測試數(shù)據(jù)集中實現(xiàn)焦點位置的準確預測。4.實驗結(jié)果我們在40張人體肝臟超聲圖像上進行了實驗驗證。實驗結(jié)果表明，我們的方法具有較高的準確率和穩(wěn)定性。在40張超聲圖像中，我們成功地檢測到了焦點區(qū)域，并準確預測了焦點位置。這表明我們的方法可以用于HIFU焦點的無損監(jiān)控。5.結(jié)論本文提出了一種基于超聲圖像數(shù)據(jù)挖掘的HIFU無損監(jiān)控技術(shù)。我們使用多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來自動檢測焦點區(qū)域，使用一種新的基于分層形態(tài)學的圖像分割方法將組織分為