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申请/专利权人：中国人民解放军联勤保障部队第九〇六医院

摘要：本发明公开了一种超声图像钙化灶声影模拟算法，包括如下步骤：步骤1.读入图片，并初步处理；步骤2.生成声震子点阵；步骤3.生成钙化灶点阵；步骤4.生成声影；根据步骤2和步骤3获得的ilu_tensor和shadow_tensor两个张量，生成声影；步骤5.生成钙化灶反射形成的高光点；步骤6.在原始图片上叠加声影与反射高光点；步骤7.输出图片。本方法来增广超声图片训练库，能够提高人工智能在真实世界中识别超声图像的准确率和鲁棒性。

主权项：1.一种超声图像钙化灶声影模拟算法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.读入图片，并初步处理；读入未经处理的超声图片，并将图片大小转换成高H像素，宽W像素的图片，并将数据转变成一个张量，这个张量记为img_tensor，img_tensor的形状为[C，H，W]；这里的C代表通道数，通道数为3个，第一个通道保存点的横坐标，第二个通道保存点的纵坐标，第三个通道保存点的灰度值，数值范围0-255；步骤2.生成声震子点阵；根据超声探头类型定义声震子的在图片中的位置和强度，模拟高频平扫探头、凸阵探头的声震子阵列；模拟中，高频探头的声震子都位于图片最上方，按像素排列，用一个形状为[声震子数量，通道数]的张量进行描述,；其通道数为3个，第一个通道保存声震子的横坐标，第二个通道声震子的纵坐标，第三个通道保存声震子的声强制，数值范围0-100；其中声强制设置平均值和标准差；步骤3.生成钙化灶点阵；生成钙化灶点阵分为三步：第一步，先初始化若干个钙化灶核心，每个核心有一个强度值，得到张量core_tensor,这些核心都在一个长宽限定的矩形shadow_rect中；第二步，遍历shadow_rect矩形中所有点，计算这些点与所有钙化灶核心的距离p_core_dis_tensor；将这些距离与钙化灶核心的强度值shadow_intense_tensor相乘，得到张量b_tensor，取b值的前n个点记入张量c_tensor；第三步，将c_tensor转换成均值为shadow_avg，标准差为shadow_std正态分布数列张量shadow_tensor；步骤4.生成声影；根据步骤2和步骤3获得的ilu_tensor和shadow_tensor两个张量，生成声影；第一步：计算枚举声震子和图像像素之间的直线；第二步：计算钙化点与直线间的距离；第三步：计算声震子与图像中的像素距离，并根据两者间的距离计算声束的衰减效果；第四步：计算每个钙化点对每条声震子像素直线上声强的影响；第五步：生成遮罩，记录到张量Mask_shadow中；步骤5.生成钙化灶反射形成的高光点；步骤6.在原始图片上叠加声影与反射高光点；步骤7.输出图片。

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权利要求：

百度查询： 中国人民解放军联勤保障部队第九〇六医院 一种超声图像钙化灶声影模拟算法