一种提取B超图像显著纹理特征的方法及其应用

摘要

本发明涉及一种提取B超图像显著纹理特征的方法及其应用，公开了一种新的通道注意力机制网络，上下文激活残差网络，旨在有效地建模B超肝纤维化纹理信息，该网络利用全局上下文信息加强重要的纹理特征并抑制无用的纹理特征，使得深度残差网络捕捉B超图像中更显著的纹理信息。其过程主要可以分为两个阶段：训练和测试。在训练阶段，将B超图像块作为输入，肝穿活检的病理结果作为标签训练上下文激活残差网络。在测试阶段，将B超图像块输入到训练好的肝纤维化无创诊断模型中即可得到每张超声图像的肝纤维化分级。本发明从数据驱动的角度实现了快速且准确地估计B超图像的肝纤维化分级。