摘要
本发明公开了一种由医学超声图像自动生成可见光图像的方法,包括以下步骤:1:对每个超声图像和可见光图像进行严格对齐,并对可见光图像进行重新采样以匹配超声图像的分辨率和视野;2:进一步校正每个超声图像的强度不均匀性;3:对不同实验者的超声图像强度进行标准化;4:将可见光图像的子宫区域从背景区域中分离出来;5:建立数据集;6:数据增强,增加训练数据的数量;7:通过ImageNet数据集进行预训练;8:加载预训练模型,添加输出层;9:训练TransUNet网络,评估方法性能,将超声图像输入训练完成的TransUNet网络,输出对应的可见光图像。本发明输入超声图像能够实时的、准确的生成可见光图像。