[發明專利]解剖結構的自動測量方法和超聲成像系統

在審

• 申請號: 202011506495.7
• 申請日: 2020-12-18
• 公開（公告）號: CN112998755A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 鄒耀賢;林穆清;王澤兵
• 申請（專利權）人: 深圳邁瑞生物醫療電子股份有限公司
• 主分類號: A61B8/08
• 分類號: A61B8/08;A61B8/00
• 代理公司: 北京磐華捷成知識產權代理有限公司 11851
• 代理人: 謝栒

1.一種解剖結構的自動測量方法，其特征在于，包括：

在顯示界面上顯示至少兩個窗口，其中，所述窗口顯示有超聲圖像；

獲取用戶的待測測量項選擇指令；

響應所述待測測量項選擇指令，從所述至少兩個窗口中確定目標窗口，其中所述目標窗口為顯示有待測測量項對應的測量目標的超聲圖像的窗口；

在所述目標窗口顯示的所述待測測量項對應的測量目標的超聲圖像上測量所述待測測量項。

2.一種解剖結構的自動測量方法，其特征在于，包括：

在顯示界面上顯示至少兩個窗口，其中，所述窗口顯示有超聲圖像；

響應于用戶的測量啟動指令，識別每個所述窗口顯示的超聲圖像中對應的測量項，確定識別出有測量項對應的超聲圖像的窗口為目標窗口，所有所述目標窗口顯示的超聲圖像所包含的所有測量項均為待測測量項；

在所有所述目標窗口顯示的超聲圖像上測量所述待測測量項。

3.一種解剖結構的自動測量方法，其特征在于，包括：

在顯示界面上顯示至少兩個超聲圖像；

獲取用戶的待測測量項選擇指令；

響應于所述待測測量項選擇指令，從所述至少兩個超聲圖像中確定對應有所述待測測量項的超聲圖像為識別圖像；

在所述識別圖像上測量所述待測測量項。

4.根據權利要求3所述的自動測量方法，其特征在于，所述從所述至少兩個超聲圖像中確定對應有所述待測測量項的超聲圖像為識別圖像包括：

通過預訓練的機器學習模型對所述至少兩個超聲圖像進行分類，將輸出的對應有所述待測測量項的一類超聲圖像作為識別圖像；所述預訓練的機器學習模型通過包含了多種測量項標定結果的多幅超聲圖像訓練而成，所述多種測量項包括所述待測測量項。

5.根據權利要求4所述的自動測量方法，其特征在于，所述在所述識別圖像上測量所述待測測量項包括：

通過邊緣檢測方法提取所述識別圖像中所述待測測量項對應的測量目標的輪廓；

對所述測量目標對應的輪廓進行擬合，以獲得所述測量目標對應的擬合方程；

通過所述擬合方程確定所述待測測量項的測量結果。

6.根據權利要求3所述的自動測量方法，其特征在于，所述從所述至少兩個超聲圖像中確定對應有所述待測測量項的超聲圖像為識別圖像包括：

通過預訓練的機器學習模型對所述至少兩個超聲圖像中所包括的測量項對應的測量目標進行定位及分類，將輸出的定位有所述待測測量項的測量目標的位置區域的一類超聲圖像作為識別圖像；所述預訓練的機器學習模型通過包含了多種測量項對應的測量目標的位置區域的標定結果的多幅超聲圖像訓練而成，所述多種測量項包括所述待測測量項。

7.根據權利要求6所述的自動測量方法，其特征在于，所述在所述識別圖像上測量所述待測測量項包括：

對所述測量目標進行目標擬合得到所述測量目標的擬合方程；

通過所述擬合方程確定所述待測測量項的測量結果。

8.一種解剖結構的自動測量方法，其特征在于，包括：

在顯示界面上顯示至少兩個超聲圖像；

響應于用戶的測量啟動指令，從所述至少兩個超聲圖像中識別對應有至少一個測量項的超聲圖像為識別圖像，所述識別圖像所對應的所有測量項均為待測測量項；

在所述識別圖像上測量所述待測測量項。

9.根據權利要求8所述的自動測量方法，其特征在于，所述從所述至少兩個超聲圖像中識別對應有至少一個測量項的超聲圖像為識別圖像包括：

通過預訓練的機器學習模型對所述至少兩個超聲圖像進行分類，將輸出的對應有至少一個測量項的超聲圖像作為識別圖像；所述預訓練的機器學習模型通過包含了多種測量項標定結果的多幅超聲圖像訓練而成。