[發明專利]遠程超聲圖像的標注方法、終端設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202210267947.3
• 申請日: 2022-03-17
• 公開（公告）號: CN114648543A
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發明（設計）人: 于春曉;陳哲;李平;李艷林;張日曉;單福林
• 申請（專利權）人: 青島海信醫療設備股份有限公司
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T7/181;G06T7/11;G06T7/73;G06T11/00;G16H30/20;G16H30/40;G16H40/67
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 劉彩紅

1.一種遠程超聲圖像的標注方法，其特征在于，所述方法包括：

顯示第一超聲圖像；

響應于對所述第一超聲圖像中的目標對象的標注操作，對所述目標對象進行粗定位，得到所述目標對象的粗輪廓區域，其中所述粗輪廓區域具有預設形狀；

將所述粗輪廓區域發送給服務器，以使所述服務器將所述粗輪廓區域發送給第一終端設備；

接收所述第一終端設備發送的針對所述目標對象的精細輪廓以及第二超聲圖像；所述精細輪廓是所述第一終端設備在所述第二超聲圖像的所述粗輪廓區域內針對所述目標對象進行精細的邊緣提取操作得到的；

在所述第二超聲圖像中標記出所述目標對象的精細輪廓并顯示。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述響應于對所述第一超聲圖像中的目標對象的標注操作，對所述目標對象進行粗定位，得到所述目標對象的粗輪廓區域，包括：

以所述標注操作的操作位置為基準，采用以下方法中的任一種確定出所述目標對象的基本輪廓：

分水嶺算法、漫水填充算法、基于邊緣檢測的圖像分割方法、基于形態學運算的圖像分割方法；

尋找包圍所述基本輪廓的最小矩形區域作為所述目標對象的所述粗輪廓區域。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

接收所述第一終端設備發送的針對所述精細輪廓的標記顏色；

所述在所述第二超聲圖像中標記出所述目標對象的精細輪廓，包括：

在所述第二超聲圖像中采用所述標記顏色標記出所述目標對象的精細輪廓。

4.根據權利要求1-3中任一所述的方法，其特征在于，顯示標記出所述目標對象的精細輪廓的第二超聲圖像，包括：

將所述精細輪廓在所述第二超聲圖像的位置坐標，轉換為顯示所需的顯示坐標，并將所述第二超聲圖像的分辨率適配到顯示所需的分辨率；

基于所述顯示坐標和所述顯示所需的分辨率顯示標記有所述目標對象的精細輪廓的所述第二超聲圖像。

5.一種遠程超聲圖像的標注方法，其特征在于，所述方法包括：

接收服務器發送的粗輪廓區域，其中所述粗輪廓區域是第二終端設備響應于對第一超聲圖像中的目標對象的標注操作確定的，所述粗輪廓區域具有預設形狀；

在第二超聲圖像的所述粗輪廓區域內對所述目標對象進行精細的邊緣提取操作得到所述目標對象的精細輪廓；

將所述第二超聲圖像和所述精細輪廓通過所述服務器同步給所述第二終端設備。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述在第二超聲圖像的所述粗輪廓區域內對所述目標對象進行精細的邊緣提取操作得到所述目標對象的精細輪廓，包括：

在所述第二超聲圖像的所述粗輪廓區域內對所述目標對象采用以下方法中的任一種方法提取所述目標對象的所述精細輪廓：

水平集分割算法、基于深度學習的圖像分割模型。

7.根據權利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

將所述精細輪廓的標記顏色同步給所述第二終端設備。

8.一種遠程超聲圖像的標注系統，其特征在于，包括：

第二終端設備，用于顯示第一超聲圖像；響應于對所述第一超聲圖像中的目標對象的標注操作，對所述目標對象進行粗定位，得到所述目標對象的粗輪廓區域，其中所述粗輪廓區域具有預設形狀；將所述粗輪廓區域發送給服務器；接收所述第一終端設備發送的針對所述目標對象的精細輪廓以及第二超聲圖像；在所述第二超聲圖像中標記出所述目標對象的精細輪廓并顯示；

第一終端設備，用于接收服務器發送的粗輪廓區域，其中所述粗輪廓區域是第二終端設備響應于對第一超聲圖像中的目標對象的標注操作確定的，所述粗輪廓區域具有預設形狀；在第二超聲圖像的所述粗輪廓區域內對所述目標對象進行精細的邊緣提取操作得到所述目標對象的精細輪廓；將所述第二超聲圖像和所述精細輪廓通過所述服務器同步給所述第二終端設備；

其中，所述第一終端設備或所述第二終端設備與超聲設備連接，用于控制超聲設備采集超聲圖像。