[發明專利]基于超聲成像的新冠肺炎風險提示裝置、系統

有效

• 申請號: 202010521182.2
• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111643118B
• 公開（公告）日: 2020-11-06
• 發明（設計）人: 王臻;安廣福;周田;楊勇;劉慕魁
• 申請（專利權）人: 北京核信銳視安全技術有限公司
• 主分類號: A61B8/08
• 分類號: A61B8/08;G06K9/62;G16H50/70
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 苗曉靜

1.一種基于超聲成像的新冠肺炎風險提示裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取被檢測者的流行病學信息和癥狀信息，以及對所述被檢測者的肺部進行超聲掃描獲取的超聲圖像；其中，流行病學信息包括自當前時刻之前的預設時間段內，與新冠肺炎患者的接觸信息和/或新冠肺炎疫區的旅居信息；癥狀信息包括由呼吸系統異常導致的癥狀；

識別模塊，用于將所述超聲圖像輸入預先訓練的識別模型中，由所述識別模型輸出識別結果；其中，所述識別結果包括從肺部的各肺區中識別出的B線和/或肺實變區域；肺區為根據肺部的體表標志線對肺部劃分的區域；

提示模塊，用于根據所述識別結果、所述流行病學信息和所述癥狀信息，提示所述被檢測者患有新冠肺炎的風險等級；

其中，所述識別模塊以對肺部進行超聲掃描得到的樣本超聲圖像作為輸入，以對樣本超聲圖像標記的樣本識別結果作為輸出，通過機器學習訓練得到；樣本識別結果包括在樣本超聲圖像中，從肺部的各肺區中標記出的B線和/或肺實變區域；

其中，所述提示模塊還用于：

根據所述識別結果確定每一側肺部是否存在B線異常和/或肺實變異常，根據每一側肺部的是否存在B線異常和/或肺實變異常、所述流行病學信息和所述癥狀信息，提示所述被檢測者患有新冠肺炎的風險等級；

其中，對任一側肺部，若根據從肺部的各肺區中識別出的B線，判斷所述任一側肺部中的多發B線肺區大于或等于第一閾值，則所述任一側肺部存在B線異常；其中，多發B線肺區為在至少一個超聲圖像中，所包含的B線數量大于或等于預設B線數量的肺區；

對任一側肺部，若根據從肺部的各肺區中識別出的肺實變區域，判斷所述任一側肺部中的存在肺實變區域的肺區數量大于或等于第二閾值，則所述任一側肺部存在肺實變異常；

其中，所述根據每一側肺部的是否存在B線異常和肺實變異常、所述流行病學信息和所述癥狀信息，提示所述被檢測者患有新冠肺炎的風險等級，包括：

若雙側肺部均不存在B線異常和肺實變異常，且所述流行病學信息和所述癥狀信息均為正向結果，則提示所述被檢測者患有新冠肺炎的風險等級為第一等級；

若雙側肺部均不存在B線異常和肺實變異常，且所述流行病學信息或者所述癥狀信息為負向結果，則提示所述被檢測者患有新冠肺炎的風險等級為第二等級；

若雙側肺部均不存在B線異常和肺實變異常，且所述流行病學信息和所述癥狀信息均為負向結果，則提示所述被檢測者患有新冠肺炎的風險等級為第三等級；或者，若單側肺部存在B線異常和/或肺實變異常，且所述流行病學信息或者所述癥狀信息為負向結果，則提示所述被檢測者患有新冠肺炎的風險等級為第三等級；

若雙側肺部均存在B線異常和/或肺實變異常，且所述流行病學信息或者所述癥狀信息為負向結果，則提示所述被檢測者患有新冠肺炎的風險等級為第四等級；或者，若單側肺部存在B線異常和/或肺實變異常，且所述流行病學信息和所述癥狀信息均為負向結果，則提示所述被檢測者患有新冠肺炎的風險等級為第四等級；

若雙側肺部均存在B線異常和/或肺實變異常，且所述流行病學信息和所述癥狀信息均為負向結果，則提示所述被檢測者患有新冠肺炎的風險等級為第五等級；

其中，所述流行病學信息的正向結果為不存在與新冠肺炎患者的接觸史和新冠肺炎疫區的旅居史，所述流行病學信息的負向結果為存在與新冠肺炎患者的接觸史和/或新冠肺炎疫區的旅居史；所述癥狀信息的正向結果為不存在由呼吸系統異常導致的癥狀，所述癥狀信息的負向結果為存在由呼吸系統異常導致的癥狀；所述第五等級比所述第四等級患有新冠肺炎的風險高，所述第四等級比所述第三等級患有新冠肺炎的風險高，所述第三等級比所述第二等級患有新冠肺炎的風險高，所述第二等級比所述第一等級患有新冠肺炎的風險高。

2.根據權利要求1所述的基于超聲成像的新冠肺炎風險提示裝置，其特征在于，還包括模型訓練模塊，所述模型訓練模塊用于：

對任一樣本超聲圖像中的任一肺區，若所述任一肺區中存在B線，則將所述任一肺區中的B線標記出來，和/或若所述任一肺區中存在肺實變區域，則將所述任一肺區中的肺實變區域標記出來，得到對所述任一樣本超聲圖像標記的樣本識別結果；

以所述任一樣本超聲圖像作為預先構建的訓練模型的輸入，以對所述任一樣本超聲圖像標記的樣本識別結果作為輸出，對所述訓練模型進行訓練，將經過若干樣本超聲圖像對所述訓練模型進行訓練后得到的模型，作為所述識別模型。