一种超声数据处理方法、装置及超声设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种超声数据处理方法、装置及一种超声设备和介质，方法包括：获取并加载所有动态链接库；动态链接库为推理算法模型对应的插件；接收到业务处理请求后，确定业务处理请求所需的动态链接库，并加载动态链接库对应的目标推理算法模型；控制目标推理算法模型对业务处理请求对应的超声数据进行处理，得到超声数据处理结果。本申请以动态链接库的形式表示推理算法模型，程序启动后会加载所有动态链接库，其只加载动态链接库本身，只占用很小的内存，不占用显存，仅在需要响应业务处理请求时才加载动态链接库对应的目标推理算法模型，实现了深度学习网络与超声诊断的结合；且无需将超声采集数据拷贝到高性能计算机上，提高了数据处理效率。

An ultrasonic data processing method, device, ultrasonic equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种超声数据处理方法、装置及超声设备和存储介质
本申请涉及深度学习
，更具体地说，涉及一种超声数据处理方法、装置及一种超声设备和一种计算机可读存储介质。
技术介绍
超声设备在诊断图像时结合深度学习推理网络，能够提供基于大数据学习经验而来的分析结果，对于临床医学、病理分析以及确认上能够提供辅助诊断价值。同时利用深度学习网络的模式识别技术，能够对一定阈值范围内的超声图像进行自动的归类划分，极大地降低了医生的操作难度，节省诊断时间。在超声图像数据使用深度学习网络进行处理时，一般采用离线模式，即将超声采集数据拷贝到高性能计算机上进行推理。深度学习网络在部署上存在较多局限性，其性能以及单位时间内的结果准确度强烈依赖于一定硬件设备。例如单位时间内该硬件能够推理的数据越多，得到的结果就会越准确；若单位时间内推理的数据较少，则只能通过跳帧的方式进行数据处理，从而导致结果的精度值下降。而当前支持深度学习的显卡设备主要为NVIDIA公司显卡，其性能较GTX9系列提升50％，但是价格高出一倍，同时对于散热成本也会提高。由于超声设备不同于PC机器，内部架构还包含前端板，探头插槽，触摸屏排线、ECG卡等硬件，因此留给显卡散热空间有限，同时超声设备电源采用抗干扰电源，因此在电源功率上也无法做到和PC机器一样的大电源。也就是说，一般超声设备会考虑散热、硬件成本占用机器空间大小、成本等因素，常常会选择体积小、计算性能等一些硬件指标较中等的硬件设备，在硬件配置上并不能完全做到和超高性能、高发热量的深度学习工作站性能对等，导致深度学习与超声诊断结合较为困难。因此，如何解决上述问题是本领域技术人员需要重点关注的。
技术实现思路
本申请的目的在于提供一种超声数据处理方法、装置及一种超声设备和一种计算机可读存储介质，实现了深度学习网络与超声诊断的结合，有效提高了数据处理效率。为实现上述目的，本申请提供了一种超声数据处理方法，包括：获取并加载所有动态链接库；所述动态链接库为推理算法模型对应的插件；接收到业务处理请求后，确定所述业务处理请求所需的动态链接库，并加载所述动态链接库对应的目标推理算法模型；控制所述目标推理算法模型对所述业务处理请求对应的超声数据进行处理，得到超声数据处理结果。可选的，所述接收到业务处理请求后，确定所述业务处理请求所需的动态链接库，包括：通过动态链接库的预设查询接口查询所有所述动态链接库支持的业务处理范围；通过遍历所有所述动态链接库，读取每个所述动态链接库对应的业务处理范围，确定所述业务处理请求所需的动态链接库。可选的，所述接收到业务处理请求后，确定所述业务处理请求所需的动态链接库，并加载所述动态链接库对应的目标推理算法模型，包括：若所述业务处理请求为第一类组合业务处理请求，则分别确定每个所述业务处理请求所需的动态链接库；加载每个所述动态链接库对应的目标推理算法模型；相应的，所述控制所述目标推理算法模型对所述业务处理请求对应的超声数据进行处理，得到超声数据处理结果，包括：对所有所述目标推理算法模型进行并发调用，获取每个所述目标推理算法模型对所述业务处理请求对应的超声数据进行处理得到的单个处理结果；将所有所述单个处理结果进行汇总，得到所述超声数据处理结果。可选的，所述接收到业务处理请求后，确定所述业务处理请求所需的动态链接库，并加载所述动态链接库对应的目标推理算法模型，包括：若所述业务处理请求为第二类组合业务处理请求，则确定所述业务处理请求所需的所有动态链接库，并基于依赖检查算法确定所述所有动态链接库的加载顺序；基于所述加载顺序对所述所有动态链接库对应的所有目标推理算法模型进行依次加载；相应的，所述控制所述目标推理算法模型对所述业务处理请求对应的超声数据进行处理，得到超声数据处理结果，包括：基于所述加载顺序依次调用所述所有目标推理算法模型对所述业务处理请求对应的超声数据进行处理，得到所述超声数据处理结果。可选的，所述获取并加载所有动态链接库，包括：获取系统配置文件，并对所述系统配置文件中预设目录进行扫描，读取得到所有动态链接库；判断所述动态链接库是否符合预设插件格式；如果是，则对所述动态链接库进行加载。可选的，对所述动态链接库进行加载，包括：创建插件对象，并在所述系统配置文件中读取所述动态链接库对应的磁盘路径；基于所述磁盘路径将所述动态链接库加载至所述插件对象，并记录所述动态链接库支持的业务处理范围。可选的，在所述加载所述动态链接库对应的目标推理算法模型之前，还包括：判断当前设备显存的容量占用率是否大于第一预设阈值；若所述容量占用率小于所述第一预设阈值，则判断所述目标推理算法模型所占用的显存大小是否小于第二预设阈值；若所述容量占用率大于或等于所述第一预设阈值，则将预设栈中栈底存储的所述动态链接库弹出，卸载所述动态链接库对应的推理算法模型，在卸载成功后判断所述目标推理算法模型所占用的显存大小是否小于所述第二预设阈值；所述预设栈为预先创建的用于存储历史使用动态链接库的栈；若所述目标推理算法模型所占用的显存大小小于所述第二预设阈值，则启动所述加载所述动态链接库对应的目标推理算法模型的步骤，并将当前加载的所述动态链接库压入所述预设栈的栈顶进行保存。为实现上述目的，本申请提供了一种超声数据处理装置，包括：插件获取模块，用于获取并加载所有动态链接库；所述动态链接库为推理算法模型对应的插件；模型加载模块，用于接收到业务处理请求后，确定所述业务处理请求所需的动态链接库，并加载所述动态链接库对应的目标推理算法模型；数据处理模块，用于控制所述目标推理算法模型对所述业务处理请求对应的超声数据进行处理，得到超声数据处理结果。为实现上述目的，本申请提供了一种超声设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现前述公开的任一种超声数据处理方法的步骤。为实现上述目的，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的任一种超声数据处理方法的步骤。通过以上方案可知，本申请提供的一种超声数据处理方法，包括：获取并加载所有动态链接库；所述动态链接库为推理算法模型对应的插件；接收到业务处理请求后，确定所述业务处理请求所需的动态链接库，并加载所述动态链接库对应的目标推理算法模型；控制所述目标推理算法模型对所述业务处理请求对应的超声数据进行处理，得到超声数据处理结果。由上可知，本申请以动态链接库的形式表示推理算法模型，在程序启动后，会加载所有动态链接库，其只加载动态链接库本身，因而只占用很小的内存，不占用显存，仅仅在需要响应业务处理请求时才加载动态链接库对应的目标推理算法模型，可以在满足超声设备散热功能、体积较小的基础上利用深度学习网络对超声数据进行诊断处理，实现了深本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种超声数据处理方法，其特征在于，包括：/n获取并加载所有动态链接库；所述动态链接库为推理算法模型对应的插件；/n接收到业务处理请求后，确定所述业务处理请求所需的动态链接库，并加载所述动态链接库对应的目标推理算法模型；/n控制所述目标推理算法模型对所述业务处理请求对应的超声数据进行处理，得到超声数据处理结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种超声数据处理方法，其特征在于，包括：
获取并加载所有动态链接库；所述动态链接库为推理算法模型对应的插件；
接收到业务处理请求后，确定所述业务处理请求所需的动态链接库，并加载所述动态链接库对应的目标推理算法模型；
控制所述目标推理算法模型对所述业务处理请求对应的超声数据进行处理，得到超声数据处理结果。


2.根据权利要求1所述超声数据处理方法，其特征在于，所述接收到业务处理请求后，确定所述业务处理请求所需的动态链接库，包括：
通过动态链接库的预设查询接口查询所有所述动态链接库支持的业务处理范围；
通过遍历所有所述动态链接库，读取每个所述动态链接库对应的业务处理范围，确定所述业务处理请求所需的动态链接库。


3.根据权利要求1所述超声数据处理方法，其特征在于，所述接收到业务处理请求后，确定所述业务处理请求所需的动态链接库，并加载所述动态链接库对应的目标推理算法模型，包括：
若所述业务处理请求为第一类组合业务处理请求，则分别确定每个所述业务处理请求所需的动态链接库；
加载每个所述动态链接库对应的目标推理算法模型；
相应的，所述控制所述目标推理算法模型对所述业务处理请求对应的超声数据进行处理，得到超声数据处理结果，包括：
对所有所述目标推理算法模型进行并发调用，获取每个所述目标推理算法模型对所述业务处理请求对应的超声数据进行处理得到的单个处理结果；
将所有所述单个处理结果进行汇总，得到所述超声数据处理结果。


4.根据权利要求1所述超声数据处理方法，其特征在于，所述接收到业务处理请求后，确定所述业务处理请求所需的动态链接库，并加载所述动态链接库对应的目标推理算法模型，包括：
若所述业务处理请求为第二类组合业务处理请求，则确定所述业务处理请求所需的所有动态链接库，并基于依赖检查算法确定所述所有动态链接库的加载顺序；
基于所述加载顺序对所述所有动态链接库对应的所有目标推理算法模型进行依次加载；
相应的，所述控制所述目标推理算法模型对所述业务处理请求对应的超声数据进行处理，得到超声数据处理结果，包括：
基于所述加载顺序依次调用所述所有目标推理算法模型对所述业务处理请求对应的超声数据进行处理，得到所述超声数据处理结果。


5.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓鸿俊，匡鸿深，邢旭磊，秦周，刘衍波，
申请(专利权)人：深圳开立生物医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44