[發明專利]一種識別腹直肌分離類型的特征圖像計算方法

在審

• 申請號: 202011371816.7
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112529852A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 華聯;林源;張威;孫一壇
• 申請（專利權）人: 江蘇福瑞科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/60;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南京禾易知識產權代理有限公司 32320
• 代理人: 張松云

1.一種識別腹直肌分離類型的特征圖像計算方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、被試者采用仰臥的姿勢，將超聲探頭的長徑垂直于所述被試者的腹白線且橫向放置在所述被試者的腹部，分別測量臍周圍多個位置的超聲圖像。

S2、對步驟S1其中一幅超聲圖像，以行為索引，從超聲圖像最后一行開始，計算每一行像素值的和，以像素值和的第一個突變點為后續開始計算的起始行，記行號為H₀。

S3、設圖像的行數為H，從起始行開始，對行號為H₀到0.75H+0.25H₀范圍的行進行計算，求行序列x_i(n)的本征模函數。

S4、找出行序列x_i(n)所有的極大值點并用三次樣條插值函數擬合形成行序列x_i(n)的上包絡線；找出行序列x_i(n)所有的極小值點，并將所有的極小值點通過三次樣條插值函數擬合形成行序列x_i(n)的下包絡線；將上包絡線和下包絡線的均值包絡序列記作ML(n)。

S5、將行序列x_i(n)減去ML(n)，得到一個新的序列x′_i(n)，若x′_i(n)只包含不超過兩個極值，則停止計算；若x′_i(n)存在負的局部極大值和正的局部極小值，則令x_i(n)＝x′_i(n)，重復步驟S4的操作，直到x′_i(n)滿足“只包含不超過兩個極值”這個條件為止。

S6、計算每個本征模函數序列的熵，得到對應于行序列x_i(n)的熵序列E_i(k)，

其中k表示本征模函數序列的個數,P_j表示行序列x_i(n)中第j種像素值在行序列x_i(n)中的概率密度函數，N為行序列x_i(n)中所含像素數的總數。

S7、對本幅超聲圖像，在行號為H₀到0.75H+0.25H₀范圍內，將行序列x_i(n)對應的熵序列E_i(k)按照行序列所在行的位置進行排列，得到對應于這幅超聲圖像的熵圖像。

S8、排除已經計算的本幅超聲圖像，重復步驟S2至S7，對剩余的超聲圖像，獲得到每幅熵圖像，全部的熵圖像即為識別腹直肌分離類型的特征圖像。

S9、對所得熵圖像，采用基本U-Net網絡即可實現腹直肌分離類型的分類。

2.根據權利要求1所述的一種識別腹直肌分離類型的特征圖像計算方法，其特征在于：在步驟S1中，所述被試者在測量超聲圖像時應在所述被試者的呼氣末時進行測量。

3.根據權利要求1所述的一種識別腹直肌分離類型的特征圖像計算方法，其特征在于：在步驟S1中，分別測量臍中心、臍中心以上2～3cm、臍中心以上4～5cm、臍中心以下2～3cm及臍中心以下4～5cm共5個位置的超聲圖像。

4.根據權利要求1所述的一種識別腹直肌分離類型的特征圖像計算方法，其特征在于：在步驟S2中，所述突變點的物理意義為超聲設備所能探測的最深有效深度。

5.根據權利要求1所述的一種識別腹直肌分離類型的特征圖像計算方法，其特征在于：在步驟S7中，所述熵序列E_i(k)作為熵圖像的行像素，熵圖像的列數等于最長熵序列E_i(k)的長度。若某個熵序列E_i(k)的長度小于最長熵序列E_i(k)的長度，則在熵圖像中補0。