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申请/专利权人：安徽大学;安徽医科大学第一附属医院

摘要：本发明公开一种基于边缘掩码和时序差分的超声视频基础模型的训练方法，先通过小波变换减少超声图像中的斑点噪声，然后使用canny算法对前两帧和后两帧边缘区域进行掩码，同时对中间两帧进行完全掩码，接着利用运动差分注意力模块，通过掩码之后的前两张帧和后两帧进行初始特征重建；最后，将特征一起送入到解码器当中进行视频序列的重建并计算损失，通过多次迭代训练获得最终的训练权重。

主权项：1.一种基于边缘掩码和时序差分的超声视频基础模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、输入超声视频数据集当中的一个视频序列，从该视频序列中连续抽取六帧图像帧，依次记为Ft-2,Ft-1,Ft～1,Ft～2,Ft+1,Ft+2，将这六帧图像的大小统一为C×H×W，C为通道数，H为图像帧的高，W为图像帧的宽；步骤2、对经步骤1处理所得六帧图像使用小波变换，抑制其中的噪声，得到的图像帧依次记为步骤3、对于步骤2所得的六帧图像帧，将前两帧图像和后两帧图像使用canny算法找到边界敏感部分进行边缘掩码，经过边缘掩码后的图像帧分别记为将中间的两帧图像使用完全掩码，得到图像帧分别记为步骤4、对于经步骤1处理所得六帧图像，先对图像帧Ft-2使用canny算法进行边缘掩码，得到一个掩码后图像Ft-2′；然后分别在图像帧Ft-1、Ft+1、Ft+2中映射出与Ft-2′相同的掩码区域，接着将图像帧Ft-2、Ft-1、Ft+1、Ft+2中未被掩码的区域分别输入特征编码器中进行特征提取；提取所得特征分别记为其中i表示第i个未被掩码的像素块，i∈0,1,2…；步骤5、将步骤4所得特征通过时序差分模块，对中间两帧被完全掩码的图像特征，进行初始特征重建，具体过程为：先分别对与与与进行差分计算，得到运动特征，即：然后将运动特征进行平均池化、最大池化以及卷积操作，然后将与连接在一起，将与连接在一起，再将两个连接后的结果进行残差操作，得到对中间两帧的初始特征，即和步骤6、将步骤5输出的特征以及步骤4输出的特征通过特征解码器进行图像帧的重建；步骤7、计算重建的自监督损失，通过多次迭代训练得到最后的重建结果以及权重。

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