基于Transformer超声心动图左心室分割方法与流程

本发明实施例涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于transformer的超声心动图左心室分割方法。

背景技术：

1、超声心动图是指利用脉冲超声波透过胸壁、软组织测量其下各心壁、心室及瓣膜等结构的周期性活动而得到的动态视频。超声行动图能够描述心脏随时间的空间变化，能够为心脏性能评估提供数据支持。

2、现有技术中，通常由心脏专家对超声心动图进行人工分析，首选从超声心动图中选取相对清晰且具有代表性的心跳，然后从该心跳对应的图像帧中识别左心室边缘，实现左心室分割。该过程不仅耗时耗力，且分割的准确性受人为因素影响较大。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种基于transformer的超声心动图左心室分割方法，提高左心室的自动化分割，并提高分割结果的准确性和稳定性。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种基于transformer的超声心动图左心室分割方法，包括：

3、获取任意一帧超声心动图；

4、利用基于transformer的超声心动图左心室分割模型对所述任意一帧超声心动图进行处理，得到左心室的语义分割结果；

5、其中，所述分割模型包括：

6、swin transformer主干网络，用于收集和编码任意一帧超声心动图中的多尺度特征，最终得到心脏的全局结构特征；以及

7、使用迭代解码头的k-net网络，用于根据所述心脏的全局结构特征对卷积核进行迭代更新，并利用迭代更新后的卷积核对所述心脏的全局性特征进行解码，得到左心室的语义分割结果。

8、第二方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：

9、一个或多个处理器；

10、存储器，用于存储一个或多个程序，

11、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述的基于transformer的超声心动图左心室分割方法。

12、第三方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的基于transformer的超声心动图左心室分割方法。

13、本发明实施例采用swin transformer主干网络作为编码器，采用k-net网络作为解码器，构建用于超声心动图左心室分割的神经网络模型。其中，swin transformer在移动窗口中引入注意力机制，通过很少的计算量就能够精确提取心脏的多尺度特征，逐步得到心脏的全局结构特征；k-net网络将该全局结构特征融入到初始卷积核中，通过心脏的全局结构信息对解码头进行迭代更新，使卷积核权重根据不同的心脏结构实现动态调整，能够更好的适应当前图像中的心脏信息，提高语义分割的准确性。此外，该模型通过swintransformer主干网络和k-net网络的结合，仅将心脏的全局结构特征引入解码器，与传统的u-net网络将各尺度特征均引入解码器相比，k-net网络仅关注心脏的全局信息，特别适用于左心室分割这一具体任务。该任务下模型仅需识别像素是否属于左心室这一深度语义信息，无需关注左心室内外的结构细节，因此心脏的全局结构特征是与分割结果相关性最强的特征，不关注其余小尺度特征能够避免引入过多干扰信息，既能提高分割准确性又能减小模型计算量。

技术特征：

1.一种基于transformer的超声心动图左心室分割方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述swin transformer主干网络用于通过如下方式收集和编码任意一帧超声心动图中的多尺度特征，最终得到心脏的全局结构特征：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述k-net网络用于通过如下方式根据所述心脏的全局结构特征对卷积核进行迭代更新，并利用迭代更新后的卷积核对所述心脏的全局性特征进行解码，得到左心室的语义分割结果：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用基于transformer的超声心动图左心室分割模型对所述任意一帧超声心动图进行处理，得到左心室的语义分割结果之后，还包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述一帧超声心动图的外层进行像素填充，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述新语义分割结果的外层像素进行删除，得到最终的语义分割结果，包括：

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在将所述语义分割结果中左心室的像素数量与全图像素数量的比例与设定阈值作比较之前，还包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用基于transformer的超声心动图左心室分割模型对所述任意一帧超声心动图进行处理，得到左心室的语义分割结果之前，还包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的基于transformer的超声心动图左心室分割方法。

技术总结
本发明实施例公开了一种基于Transformer的超声心动图左心室分割方法，包括：获取任意一帧超声心动图；利用基于Transformer的超声心动图左心室分割模型对所述任意一帧超声心动图进行处理，得到左心室的语义分割结果；其中，所述分割模型包括：Swin Transformer主干网络，用于收集和编码任意一帧超声心动图中的多尺度特征，最终得到心脏的全局结构特征；以及使用迭代解码头的K‑Net网络，用于根据所述心脏的全局结构特征对卷积核进行迭代更新，并利用迭代更新后的卷积核对所述心脏的全局性特征进行解码，得到左心室的语义分割结果。本实施例实现左心室的自动化分割，并提高分割结果的准确性和稳定性。

技术研发人员：郭素峡,卢炯斌,黄志超,廖敏琪,姚永钊,梁广柱
受保护的技术使用者：东莞市人民医院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12