膀胱容积检测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及膀胱检测技术领域，具体涉及一种膀胱容积检测方法、装置及电子设备。其中，方法包括：检测被测用户的呼吸特征，基于呼吸特征确定用户的呼吸周期；在一个呼吸周期内，向用户的膀胱发射N次超声波信号；N取大于等于1的整数；接收N次超声波信号经膀胱壁反射后形成的N组超声回波数据；基于N组超声回波数据，利用预先训练得到的神经网络模型计算得到膀胱的容积值。本发明专利技术提供的膀胱容积检测方法，在呼吸周期内发射超声波信号并接收超声回波数据，排除呼吸对检测结果的影响；利用预先训练得到的神经网络模型分析大数据量的超声回波数据之间的关系，以计算得到膀胱容积值，不受单个数据的影响，进一步提高检测准确性。

【技术实现步骤摘要】
膀胱容积检测方法、装置及电子设备
本专利技术涉及膀胱检测
，具体涉及一种膀胱容积检测方法、装置及电子设备。
技术介绍
尿失禁作为尿动力学常见临床症状之一，近年来随着人们生活水平的提升，全社会对尿失禁的关注程度也日益提高，我国部分地区的流行病理学调查显示，尿失禁发病率为18岁以上者占5.9％，18-40岁者占1.1％，40岁以上者占10％，老年妇女的发病率甚至高达70％，尿失禁不仅给患者带来焦虑、尴尬，而且严重的影响着患者的工作和生活。然而，对尿失禁问题越来越多的关注促使人们更深入地理解其流行病学特征、病理生理学特点以及小尿路的外周和中央神经调控机制，这有助于研发新的诊疗设备。超声波信号在生物媒质的传播过程中，超声波信号和生物媒质两者会发生相互作用，通过研究他们之间的相互作用的特点和机理，并利用相应的特点和机理对患者的病灶进行诊断。目前，对于膀胱容积的检测，大多是利用超声成像方法，获取膀胱完整的超声图像，例如中国专利CN104546000A，一种基于形状特征的超声图像膀胱容积测量方法及装置公开了：获取二维膀胱超声图像；根据所述二维膀胱超声图像识别膀胱的形状；根据膀胱的形状测量膀胱的容积。该方法需要获取膀胱完整的超声二维图像，计算量大，系统要求高。除此之外，专利技术人发现，现有的膀胱容积检测技术，均采用多个超声波装置进行检测，该方式必须要以各个超声波装置之间的相对位置及角度为已知的先验条件才能进行，当被测对象运动或呼吸时，超声波装置的位置及角度都可能发生变化，导致膀胱容积的检测结果不准确。<br>
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种膀胱容积检测方法、装置及电子设备，以解决现有技术中膀胱容积检测容易受到被测对象呼吸影响，导致检测结果不准确的问题。根据第一方面，本专利技术实施例提供了一种膀胱容积检测方法，包括：检测被测用户的呼吸特征，基于所述呼吸特征确定所述用户的呼吸周期；在一个所述呼吸周期内，向所述用户的膀胱发射N次超声波信号；N取大于等于1的整数；接收所述N次超声波信号经膀胱壁反射后形成的N组超声回波数据；基于所述N组超声回波数据，利用预先训练得到的神经网络模型计算得到所述膀胱的容积值。本专利技术实施例提供的膀胱容积检测方法，在用户的呼吸周期内，发射超声波信号，并接收所述超声波信号经膀胱壁反射后形成的超声回波数据，能够排除呼吸对检测结果的影响；另一方面，通过预先训练得到的神经网络模型来分析大数据量的所述超声回波数据之间的关系，以计算得到膀胱的容积值，不受单个数据的影响，进一步提高了检测的准确度。可选地，所述基于所述N组超声回波数据，利用预先训练得到的神经网络模型计算得到所述膀胱的容积值，包括：对所述N组超声回波数据进行数据重构，得到M组矩阵数据，每组矩阵数据包括n组超声回波数据，n小于等于N，每组超声回波数据包括膀胱前壁距离值和膀胱后壁距离值；利用所述M组矩阵数据中的膀胱前壁距离值和膀胱后壁距离值计算得到M组前后壁差值矩阵，所述前后壁差值矩阵中每个元素代表测量得到的膀胱前后壁距离差；将M组所述前后壁差值矩阵输入到所述神经网络模型中计算得到所述膀胱的容积值。本专利技术实施例提供的膀胱容积检测方法，将N组超声回波数据进行数据重构，得到M组矩阵数据，为后续的神经网络模型计算提供更大、更密集的数据量，保证计算准确性的同时，减小超声波信号的发射次数，提高检测效率；通过数据重构，可以克服带有高频信息的外部干扰因素对所述超声回波数据的影响，进一步提高检测的准确度。可选地，将M组所述前后壁差值矩阵输入到所述神经网络模型中计算得到所述膀胱的容积值，包括：将M组所述前后壁差值矩阵输入到所述神经网络模型中，输出膀胱纵切轮廓；利用所述膀胱纵切轮廓计算膀胱的纵切轮廓面积；基于所述纵切轮廓面积通过椭球容积计算公式计算得到所述膀胱的容积值。可选地，所述利用所述M组矩阵数据中的膀胱前壁距离值和膀胱后壁距离值计算得到M组前后壁差值矩阵，包括：获取膀胱前后壁的距离阈值；对于M组矩阵数据，以每组矩阵数据中小于所述距离阈值的膀胱壁距离值建立一个前壁矩阵，大于或等于所述距离阈值的膀胱壁距离值建立一个后壁矩阵，得到M组前壁矩阵及其一一对应的M组后壁矩阵；将所述后壁矩阵与其对应的前壁矩阵中每个元素分别做差，计算得到M组前后壁差值矩阵。可选地，所述在一个所述呼吸周期内，向所述用户的膀胱发射N次超声波信号，包括：在一个呼吸周期内，按照间隔周期逐个触发每个换能器，向所述用户的膀胱发射超声波信号，所述换能器的数量为n，触发换能器的次数为N。本专利技术实施例提供的膀胱容积检测方法，在一个呼吸周期内，逐次触发每个换能器，以向膀胱发射超声波信号，能够避免超声波信号之间的串扰问题，同时，与现有技术中的膀胱容积检测技术相比，获取一个呼吸周期内的数据，减小了瞬态误差，例如，运动或呼吸导致的超声波装置的位置及角度发生的瞬时变化，影响检测的准确性。可选地，所述对所述N组超声回波数据进行数据重构，得到M组矩阵数据，包括：从所述N组超声回波数据中每次选择时间连续的n组超声回波数据，构成一组矩阵数据，选择的次数为M，其中，每组矩阵数据中至少有一组超声回波数据不同。本专利技术实施例提供的膀胱容积检测方法，通过数据重构，使得超声回波数据的帧频提高，可以获得更密集、更大的数据量，充分利用超声回波数据，减小超声波信号的发射次数，降低成本，克服外部因素的影响，提高检测的准确度。可选地，所述间隔周期可通过如下公式计算：T＝2*D/Cs；其中，T表示所述间隔周期，D表示检测深度，Cs表示所述超声波信号的声速。可选地，所述膀胱容积检测方法还包括：根据所述膀胱的容积值，发送排尿预警信号。根据第二方面，本专利技术实施例提供了一种膀胱容积检测装置，包括：呼吸检测模块，用于检测被测用户的呼吸特征，基于所述呼吸特征确定所述用户的呼吸周期；超声波发射模块，用于在一个所述呼吸周期内，向所述用户的膀胱发射N次超声波信号；N取大于等于1的整数；超声回波数据接收模块，用于接收所述N次超声波信号经膀胱壁反射后形成的N组超声回波数据；计算模块，用于基于所述N组超声回波数据，利用预先训练得到的神经网络模型计算得到所述膀胱的容积值。本专利技术实施例提供的膀胱容积检测装置，在用户的呼吸周期内，发射超声波信号，并接收所述超声波信号经膀胱壁反射后形成的超声回波数据，能够排除呼吸对检测结果的影响；另一方面，通过预先训练得到的神经网络模型来分析大数据量的所述超声回波数据之间的关系，以计算得到膀胱的容积值，不受单个数据的影响，进一步提高了检测的准确度。根据第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行第一方面或第一方面中任一项实施方式所述的膀胱容积检测方法。根据第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种膀胱容积检测方法，其特征在于，包括：/n检测被测用户的呼吸特征，基于所述呼吸特征确定所述用户的呼吸周期；/n在一个所述呼吸周期内，向所述用户的膀胱发射N次超声波信号；N取大于等于1的整数；/n接收所述N次超声波信号经膀胱壁反射后形成的N组超声回波数据；/n基于所述N组超声回波数据，利用预先训练得到的神经网络模型计算得到所述膀胱的容积值。/n

【技术特征摘要】
1.一种膀胱容积检测方法，其特征在于，包括：
检测被测用户的呼吸特征，基于所述呼吸特征确定所述用户的呼吸周期；
在一个所述呼吸周期内，向所述用户的膀胱发射N次超声波信号；N取大于等于1的整数；
接收所述N次超声波信号经膀胱壁反射后形成的N组超声回波数据；
基于所述N组超声回波数据，利用预先训练得到的神经网络模型计算得到所述膀胱的容积值。


2.根据权利要求1所述的膀胱容积检测方法，其特征在于，所述基于所述N组超声回波数据，利用预先训练得到的神经网络模型计算得到所述膀胱的容积值，包括：
对所述N组超声回波数据进行数据重构，得到M组矩阵数据，每组矩阵数据包括n组超声回波数据，n小于等于N，每组超声回波数据包括膀胱前壁距离值和膀胱后壁距离值；
利用所述M组矩阵数据中的膀胱前壁距离值和膀胱后壁距离值计算得到M组前后壁差值矩阵，所述前后壁差值矩阵中每个元素代表测量得到的膀胱前后壁距离差；
将M组所述前后壁差值矩阵输入到所述神经网络模型中计算得到所述膀胱的容积值。


3.根据权利要求2所述的膀胱容积检测方法，其特征在于，将M组所述前后壁差值矩阵输入到所述神经网络模型中计算得到所述膀胱的容积值，包括：
将M组所述前后壁差值矩阵输入到所述神经网络模型中，输出膀胱纵切轮廓；
利用所述膀胱纵切轮廓计算膀胱的纵切轮廓面积；
基于所述纵切轮廓面积通过椭球容积计算公式计算得到所述膀胱的容积值。


4.根据权利要求2所述的膀胱容积检测方法，其特征在于，所述利用所述M组矩阵数据中的膀胱前壁距离值和膀胱后壁距离值计算得到M组前后壁差值矩阵，包括：
获取膀胱前后壁的距离阈值；
对于M组矩阵数据，以每组矩阵数据中小于所述距离阈值的膀胱壁距离值建立一个前壁矩阵，大于或等于所述距离阈值的膀胱壁距离值建立一个后壁矩阵，得到M组前壁矩阵及其一一对应的M组后壁矩阵；
将所述后壁矩阵与其对应的前壁矩阵中每个元素分别做差，计算得到M组前后壁差值矩阵。


5.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓林，焦阳，崔崤峣，朱鑫乐，李章剑，徐杰，陈松，方辉，
申请(专利权)人：辽宁汉德科技有限公司，中国科学院苏州生物医学工程技术研究所，
类型：发明
国别省市：辽宁;21