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申请/专利权人：吉林大学第一医院

摘要：本申请公开了一种基于超声造影图像的乳腺癌腋窝淋巴结转移状态分析系统，涉及智能分析领域，其通过采集乳腺癌超声造影图像，并在后端引入基于人工智能和深度学习的图像处理和分析算法来对该乳腺癌超声造影图像进行分析，以此来学习和捕获到其中的CEUS特征，并基于CEUS特征来进行乳腺癌腋窝淋巴结转移状态分析和判断，从而检测出是否发生了乳腺癌腋窝淋巴结转移。这样，能够利用超声造影图像特征来自动学习和捕获到腋窝淋巴结的血流分布和微血管灌注情况等细微变化，从而实现更为智能化的乳腺癌腋窝淋巴结转移状态分析，以此辅助进行乳腺腋窝淋巴结转移的诊断，以更好地指导临床诊疗和决策。

主权项：1.一种基于超声造影图像的乳腺癌腋窝淋巴结转移状态分析系统，其特征在于，包括：超声造影图像采集模块，用于获取乳腺癌超声造影图像；超声造影图像统计特征提取模块，用于提取所述乳腺癌超声造影图像的HOG特征和LBP特征以得到乳腺癌超声造影HOG特征向量和乳腺癌超声造影LBP特征向量；乳腺癌超声造影多模态统计特征融合模块，用于将所述乳腺癌超声造影LBP特征向量和所述乳腺癌超声造影HOG特征向量输入基于门控响应的特征向量动态交互融合模块以得到乳腺癌超声造影多模态门控交互融合向量；超声造影图像隐含特征提取优化模块，用于对所述乳腺癌超声造影图像进行图像特征提取后输入基于特征注意力选择的压缩-抑制优化模块以得到优化的乳腺癌超声造影特征图；乳腺癌超声造影多模态特征跨域联合编码模块，用于将所述优化的乳腺癌超声造影特征图和所述乳腺癌超声造影多模态门控交互融合向量输入基于元网络的跨域联合编码器以得到统计特征约束下乳腺癌超声造影调制特征图；转移状态分析模块，用于基于所述统计特征约束下乳腺癌超声造影调制特征图，确定转移状态分析结果，所述转移状态分析结果用于表示发生转移的概率是否超过预设阈值；其中，所述超声造影图像隐含特征提取优化模块，包括：乳腺癌超声造影隐含特征提取单元，用于将所述乳腺癌超声造影图像输入基于AlexNet模型的图像特征提取器以得到乳腺癌超声造影特征图；超声造影特征注意力选择优化单元，用于将所述乳腺癌超声造影特征图输入基于特征注意力选择的压缩-抑制优化模块以得到所述优化的乳腺癌超声造影特征图；其中，所述超声造影特征注意力选择优化单元，包括：乳腺癌超声造影特征压缩信息表示子单元，用于计算所述乳腺癌超声造影特征图的沿通道维度的各个特征矩阵的全局均值以得到乳腺癌超声造影特征压缩信息表示向量；卷积编码子单元，用于对所述乳腺癌超声造影特征压缩信息表示向量进行一维卷积编码以得到乳腺癌超声造影压缩信息间关联表示特征向量；乳腺癌超声造影压缩信息多尺度表示子单元，用于将所述乳腺癌超声造影特征压缩信息表示向量和所述乳腺癌超声造影压缩信息间关联表示特征向量进行级联以得到乳腺癌超声造影压缩信息多尺度表示向量；压缩信息特征提取子单元，用于将所述乳腺癌超声造影压缩信息多尺度表示向量输入压缩信息特征提取模块以得到乳腺癌超声造影压缩信息多尺度关联特征向量，其中所述压缩信息特征提取模块为包含两个全连接层和SiLU激活函数的多层感知机；归一化子单元，用于使用Sigmoid函数对所述乳腺癌超声造影压缩信息多尺度关联特征向量进行归一化操作以得到乳腺癌超声造影权重特征向量；优化子单元，用于基于所述乳腺癌超声造影权重特征向量，对所述乳腺癌超声造影特征图进行特征放大和抑制操作以得到所述优化的乳腺癌超声造影特征图。

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