[發明專利]基于人工智能的卵圓孔閉合檢測方法、系統、設備及介質

有效

• 申請號: 202110490447.1
• 申請日: 2021-05-06
• 公開（公告）號: CN113180737B
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發明（設計）人: 何昆侖;鄧玉姣;陳煦;林錫祥;王文君;鐘琴;段永杰;張培芳
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍總醫院;北京安德醫智科技有限公司
• 主分類號: A61B8/08
• 分類號: A61B8/08;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京志霖恒遠知識產權代理事務所(普通合伙) 11435
• 代理人: 郭棟梁

本申請公開了一種基于人工智能的卵圓孔閉合檢測方法、系統、設備及介質，該方法包括：獲取檢測對象在至少兩種模態下的超聲心動視頻，超聲心動視頻包括至少一個切面；對超聲心動視頻進行預處理，提取超聲心動視頻中的每一視頻幀；將每一視頻幀輸入訓練好的卷積神經網絡模型，確定檢測對象的卵圓孔閉合狀態檢測結果，其中，該卷積神經網絡模型包括第一檢測模型和與第一檢測模型相連的第二檢測模型。該技術方案無需人工干預，由于使用了第一檢測模型和第二檢測模型，能夠準確且更全面地識別超聲心動視頻中的心臟影像特征，有效減少醫生的工作量，提高了工作效率。

技術領域

本發明一般涉及圖像處理技術領域，具體涉及醫療圖像處理領域，尤其涉及一種基于人工智能的卵圓孔閉合檢測方法、系統、設備及介質。

背景技術

卵圓孔是心臟中心房間隔的一種胚胎缺陷，卵圓孔是房間隔中部的一個開放區，位于胚胎期原發間隔與繼發間隔的交界處，通常由原發間隔的一個薄片所覆蓋。隨著醫療信息技術的不斷發展，超聲影像學技術已經成為診斷卵圓孔未閉的影像技術手段之一，對于卵圓孔未閉的早期篩查和醫學研究具有重要的作用。

目前，可以采用兩種方式進行診斷：一種是醫生通過觀察患者靜息狀態以及瓦氏動作停止后3～6個心動周期內左心內有無微泡顯影并記錄顯影微泡的數量，從而確定患者是否存在右向左分流，但是該方法容易受到速度量程和醫生主觀經驗的影響，使得難以保證檢測準確性和一致性；另一種是采用人工智能技術對心臟超聲影像進行自動測量和分析，通過采用決策樹、聚類、貝葉斯分類、支持向量機、EM等傳統的機器學習算法，然而這些算法僅通過隨機抽取的超聲圖像進行分類，丟失了心臟的運動信息，導致檢測不準確。

發明內容

鑒于現有技術中的上述缺陷或不足，期望提供一種基于人工智能的卵圓孔閉合檢測方法、系統、設備及介質。

第一方面，本申請實施例提供了一種基于人工智能的卵圓孔閉合檢測方法，該方法包括：

獲取檢測對象在至少兩種模態下的超聲心動視頻，超聲心動視頻包括至少一個切面；

對超聲心動視頻進行預處理，提取超聲心動視頻中的每一視頻幀；

將每一視頻幀輸入訓練好的卷積神經網絡模型，確定檢測對象的卵圓孔閉合狀態檢測結果，卷積神經網絡模型包括第一檢測模型和與第一檢測模型相連的第二檢測模型，第一檢測模型用于輸出檢測對象在至少兩種模態的陰陽性檢測結果，第二檢測模型用于對檢測結果呈陽性的視頻幀進行分類，得到卵圓孔閉合狀態檢測結果。

第二方面，本申請提供了一種基于人工智能的卵圓孔閉合檢測系統，該系統包括：

獲取模塊，用于獲取檢測對象在至少兩種模態下的超聲心動視頻，超聲心動視頻包括至少一個切面；

處理模塊，用于對超聲心動視頻進行預處理，提取超聲心動視頻中的每一視頻幀；

確定模塊，用于將每一視頻幀輸入訓練好的卷積神經網絡模型，確定檢測對象的卵圓孔閉合狀態檢測結果，卷積神經網絡模型包括第一檢測模型和與第一檢測模型相連的第二檢測模型，第一檢測模型用于輸出檢測對象在至少兩種模態的陰陽性檢測結果，第二檢測模型用于對檢測結果呈陽性的視頻幀進行分類，得到卵圓孔閉合狀態檢測結果。

第三方面，本申請實施例提供一種電子設備，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，該處理器執行該程序時實現如上述第一方面的基于人工智能的卵圓孔閉合檢測方法。

第四方面，本申請實施例提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序用于實現如上第一方面的基于人工智能的卵圓孔閉合檢測方法。