[發明專利]一種肺部超聲圖像識別方法和裝置

有效

• 申請號: 201711284050.7
• 申請日: 2017-12-07
• 公開（公告）號: CN108038875B
• 公開（公告）日: 2020-10-27
• 發明（設計）人: 丁武;張茂;高玉芝
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06T7/55
• 分類號: G06T7/55;G06T7/60;G06T7/62;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/00
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 張海洋

1.一種肺部超聲圖像識別方法，其特征在于，包括：

獲取肺部超聲檢測圖像，其中，所述肺部超聲檢測圖像中包括多個肺部超聲子圖像，且所述多個肺部超聲子圖像為從不同的檢測點對待檢對象的肺部進行檢測時得到的肺部超聲檢測圖像；

在每個肺部超聲子圖像中提取線性特征，其中，所述線性特征用于表征肺部的病變程度；

根據提取到的每個所述肺部超聲子圖像的線性特征計算所述肺部超聲檢測圖像的目標總分值，其中，所述目標總分值用于表征所述肺部的健康狀況；

其中，根據提取到的每個所述肺部超聲子圖像的線性特征計算所述肺部超聲檢測圖像的目標總分值包括：

根據提取到的每個所述肺部超聲子圖像的線性特征統計每個所述肺部超聲子圖像的目標分值，得到多個目標分值，其中，所述目標分值為通過神經網絡計算得到的分值；

基于所述多個目標分值計算所述肺部超聲檢測圖像的分值，得到所述目標總分值；

其中，在每個肺部超聲子圖像中提取線性特征，包括：

利用神經網絡提取所述每個肺部超聲子圖像中提取線性特征；

其中，根據提取到的每個所述肺部超聲子圖像的線性特征統計每個所述肺部超聲子圖像的目標分值，得到多個目標分值，包括：

將每個所述肺部超聲子圖像的線性特征輸入所述神經網絡中，以使所述神經網絡根據所述每個所述肺部超聲子圖像的線性特征，生成所述多個目標分值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據提取到的每個所述肺部超聲子圖像計算每個所述肺部超聲子圖像的目標分值，得到多個目標分值包括：

根據每個所述肺部超聲子圖像的線性特征，確定每個所述肺部超聲子圖像中各個線段的類型，各個線段的面積，各個線段的分布狀況和所屬于每個類型的線段數量；

根據每個所述肺部超聲子圖像中各個線段的類型，各個線段的面積，各個線段的分布狀況和所屬于每個類型的線段數量計算每個所述肺部超聲子圖像的目標分值。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多個目標分值計算所述肺部超聲檢測圖像的分值，得到所述目標總分值包括：

將所述多個目標分值進行求和計算，并將求和計算結果作為所述目標總分值。

4.根據權利要求1至3中任一項所述的方法，其特征在于，在所述肺部超聲檢測圖像中提取線性特征包括：

在所述肺部超聲檢測圖像中提取以下至少一種信息：所述肺部超聲檢測圖像中明亮線段的形態、數量，所述明亮線段的分布狀態，所述肺部超聲檢測圖像中明暗區間的面積比例。

5.一種肺部超聲圖像識別裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取肺部超聲檢測圖像，其中，所述肺部超聲檢測圖像中包括多個肺部超聲子圖像，且所述多個肺部超聲子圖像為從不同的檢測點對待檢對象的肺部進行檢測時得到的肺部超聲檢測圖像；

提取模塊，用于在每個肺部超聲子圖像中提取線性特征，其中，所述線性特征用于表征肺部的病變程度；

計算模塊，用于根據提取到的每個所述肺部超聲子圖像的線性特征計算所述肺部超聲檢測圖像的目標總分值，其中，所述目標總分值用于反映所述肺部的健康狀況；

其中，所述計算模塊還用于：

根據提取到的每個所述肺部超聲子圖像的線性特征計算所述肺部超聲檢測圖像的目標總分值包括：

根據提取到的每個所述肺部超聲子圖像的線性特征統計每個所述肺部超聲子圖像的目標分值，得到多個目標分值，其中，所述目標分值為通過神經網絡計算得到的分值；

基于所述多個目標分值計算所述肺部超聲檢測圖像的分值，得到所述目標總分值；

其中，所述提取模塊用于：

利用神經網絡提取所述每個肺部超聲子圖像中提取線性特征；

其中，所述計算模塊用于：

將每個所述肺部超聲子圖像的線性特征輸入所述神經網絡中，以使所述神經網絡根據所述每個所述肺部超聲子圖像的線性特征，生成所述多個目標分值。