[發明專利]超聲波成像方法、系統及超聲成像設備有效
| 申請號: | 201710586244.6 | 申請日: | 2017-07-18 |
| 公開(公告)號: | CN107361793B | 公開(公告)日: | 2021-03-30 |
| 發明(設計)人: | 陳偉璇;馮乃章 | 申請(專利權)人: | 深圳開立生物醫療科技股份有限公司 |
| 主分類號: | A61B8/08 | 分類號: | A61B8/08 |
| 代理公司: | 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285 | 代理人: | 王仲凱 |
| 地址: | 518051 廣東省深圳市南*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 超聲波 成像 方法 系統 超聲 設備 | ||
1.一種超聲波成像方法,其特征在于,包括:
在介入物進入對象前,向所述對象發射超聲信號,獲取第一回波信號,并根據所述第一回波信號得到第一圖像;
在所述介入物進入所述對象后,以相對于所述介入物的垂直角度向所述對象發射超聲信號,獲取第二回波信號,并根據所述第二回波信號得到第二圖像;其中,在以相對于所述介入物的垂直角度向所述對象發射超聲信號時,基于將焦點調節至所述介入物的行進路徑下方或增加線密度的原則對超聲信號的參數進行配置;
獲取所述第一圖像和所述第二圖像之間的差分特征圖像;
利用所述差分特征圖像對所述介入物進行定位,得到介入物圖像;
根據所述第二圖像和所述介入物圖像,確定最終的超聲圖像;
所述利用所述差分特征圖像對所述介入物進行定位,得到介入物圖像的過程,包括:
利用預先基于VGG卷積神經網絡訓練的學習模型對所述差分特征圖像進行識別,獲取包含所述介入物的目標區域;對所述目標區域進行特異性分析,獲取分析結果;根據所述分析結果對所述目標區域進行預處理,獲取預處理后的目標區域;對所述預處理后的目標區域進行介入物定位,得到所述介入物圖像。
2.根據權利要求1所述的超聲波成像方法,其特征在于,所述獲取所述第一圖像和所述第二圖像之間的差分特征圖像的過程,包括:
從所述第一圖像中確定出第一目標幀圖像;
從所述第二圖像中確定出第二目標幀圖像;
對所述第一目標幀圖像和所述第二目標幀圖像進行差分處理,得到所述差分特征圖像。
3.根據權利要求1所述的超聲波成像方法,其特征在于,所述根據所述第二圖像和所述介入物圖像,確定最終的超聲圖像的步驟包括:
對所述第二圖像和所述介入物圖像進行加權融合,獲取所述最終的超聲圖像。
4.根據權利要求1所述的超聲波成像方法,其特征在于,所述對所述預處理后的目標區域進行介入物定位,得到所述介入物圖像的步驟包括:
對所述預處理后的目標區域進行數據處理,得到第一候選點集;
利用介入物先驗知識對所述第一候選點集進行篩選,獲取第二候選點集;
利用霍夫變換提取所述第二候選點集中的介入物候選點;
對所述介入物候選點進行修正與斷續點擬合,得到所述介入物圖像。
5.根據權利要求4所述的超聲波成像方法,其特征在于,所述對所述預處理后的目標區域進行數據處理,得到第一候選點集的步驟包括:
遍歷所述預處理后的目標區域,當所述預處理后的目標區域中的任一像素點的當前數值大于預設值時,則保持該像素點的當前數值不變,反之,則將該像素點置0;
從調整后像素點中篩選出數值大于0的像素點,得到第一候選點集。
6.根據權利要求4所述的超聲波成像方法,其特征在于,所述對所述介入物候選點進行修正與斷續點擬合,得到所述介入物圖像的步驟包括:
利用最小二乘法對所述介入物候選點進行擬合處理,得到介入物直線;
計算所述介入物候選點圍成的區域內的各個像素點與所述介入物直線的距離;
當所述距離小于預設閾值時,則選取所述距離對應的介入物候選點預定鄰域進行插值計算其替換點,并更新所述介入物候選點;
對更新后的介入物候選點進行擬合,得到介入物圖像。
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