超声视频数据处理方法、装置、超声设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种超声视频数据处理方法、装置、超声设备及存储介质。该方法包括：获取图像清洗请求，图像清洗请求包括原始超声视频；从原始超声视频中，提取N帧原始超声图像，N≥2；对原始超声图像进行特征提取，获取原始超声图像对应的图像特征值；将原始超声图像对应的图像特征值输入预先训练的空载图像分类模型，获取原始超声图像对应的图像分类结果；基于N帧原始超声图像对应的图像分类结果，对原始超声视频中的空载超声图像进行删除，获取有效超声视频。该方法可节省超声视频的存储资源并提高超声视频的分析识别效率，避免观看分析过程中的时间浪费。的时间浪费。的时间浪费。

【技术实现步骤摘要】
超声视频数据处理方法、装置、超声设备及存储介质


[0001][0002]本专利技术涉及超声成像技术邻域，尤其涉及一种超声视频数据处理方法、装置、超声设备及存储介质。

技术介绍

[0003]在超声设备对人体组织进行超声扫描过程中，超声设备录制超声视频，所述超声视频包括依据时间顺序排序的多帧超声图像。现有超声设备在录制超声视频过程中，会不可避免地将空载超声图像掺杂在有效超声图像中，以使医生在对所述超声视频进行分析时，会导致在观看空载超声图像所导致的非必要时间浪费，也会导致所述超声视频存储空间较大，导致存储资源浪费。其中，所述空载超声图像是指不包含人体组织对应的特征信息的超声图像，即由空载超声探头形成的超声图像。有效超声图像是与所述空载超声图像相对的概念，是指包含人体组织对应的特征信息的超声图像。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种超声视频数据处理方法、装置、超声设备及存储介质，以解决现有超声视频中掺杂空载超声图像所导致的存储资源浪费和观看时间浪费的问题。
[0005]一种超声视频数据处理方法，包括：
[0006]获取图像清洗请求，所述图像清洗请求包括原始超声视频；
[0007]从所述原始超声视频中，提取N帧原始超声图像，N≥2；
[0008]对所述原始超声图像进行特征提取，获取所述原始超声图像对应的图像特征值；
[0009]将所述原始超声图像对应的图像特征值输入预先训练的空载图像分类模型，获取所述原始超声图像对应的图像分类结果；
[0010]基于N帧所述原始超声图像对应的图像分类结果，对所述原始超声视频中的空载超声图像进行删除，获取有效超声视频。
[0011]一种超声视频数据处理装置，包括：
[0012]图像清洗请求获取模块，用于获取图像清洗请求，所述图像清洗请求包括原始超声视频；
[0013]原始超声图像提取模块，用于从所述原始超声视频中，提取N帧原始超声图像，N≥2；
[0014]原始特征值获取模块，用于对所述原始超声图像进行特征提取，获取所述原始超声图像对应的图像特征值；
[0015]图像分类结果获取模块，用于将所述原始超声图像对应的图像特征值输入预先训练的空载图像分类模型，获取所述原始超声图像对应的图像分类结果；
[0016]有效超声视频获取模块，用于基于N帧所述原始超声图像对应的图像分类结果，对所述原始超声视频中的空载超声图像进行删除，获取有效超声视频。
[0017]上述超声视频数据处理方法、装置、超声设备及存储介质，通过对原始超声图像进行特征提取，以提取其图像特征值，以便将所述图像特征值作为后续分类模型的输入，从而保障分类模型识别的可行性，提高图像清洗的可靠性和效率；将所述图像特征值输入到空载图像分类模型，可快速获取图像分类结果，确定所述原始超声图像是否为空载超声图像，进而将所述原始超声视频中所有空载超声图像删除，使得形成的有效超声视频中不包含空载超声图像，进而节省有效超声视频的存储资源，并有助于提高所述有效超声视频的分析识别效率，避免观看分析时间浪费。
[0018]一种超声视频数据处理方法，包括：
[0019]获取目标跟踪请求，所述目标跟踪请求包括待跟踪超声视频，所述待跟踪超声视频为上述原始超声视频或者所述有效超声视频；
[0020]从所述待跟踪超声视频中，提取依据时间顺序排序的Q帧待跟踪超声图像；
[0021]接收图像选取请求，从Q帧所述待跟踪超声图像中，确定起始超声图像和排序在所述起始超声图像之后的待处理超声图像；
[0022]接收区域选取请求，从所述起始超声图像中，确定目标组织区域；
[0023]基于所述目标组织区域，采用目标跟踪算法对所述待处理超声图像进行目标跟踪，获取目标超声视频。
[0024]一种超声视频数据处理装置，包括：
[0025]目标跟踪请求获取模块，用于获取目标跟踪请求，所述目标跟踪请求包括待跟踪超声视频，所述待跟踪超声视频为上述原始超声视频或者所述有效超声视频；
[0026]待跟踪超声图像提取模块，用于从所述待跟踪超声视频中，提取依据时间顺序排序的Q帧待跟踪超声图像；
[0027]起始超声图像确定模块，用于接收图像选取请求，从Q帧所述待跟踪超声图像中，确定起始超声图像和排序在所述起始超声图像之后的待处理超声图像；
[0028]目标组织区域确定模块，用于接收区域选取请求，从所述起始超声图像中，确定目标组织区域；
[0029]目标超声视频获取模块，用于基于所述目标组织区域，采用目标跟踪算法对所述待处理超声图像进行目标跟踪，获取目标超声视频。
[0030]一种超声设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述超声视频数据处理方法。
[0031]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述超声视频数据处理方法。
[0032]上述超声视频数据处理方法、装置、超声设备及存储介质，在从所述待跟踪超声视频中提取出依据时间顺序排序的Q帧待跟踪超声图像之后，可基于用户触发的图像选取请求，自主确定起始超声图像和待处理超声图像，并可基于用户触发的区域选取请求，自主确定目标组织区域，采用人机交互方式，自主确定目标组织区域，以满足用户对目标组织区域对应的人体组织进行针对性观看的需求。接着，基于所述目标组织区域，采用目标跟踪算法对所述待处理超声图像进行目标跟踪，获取目标超声视频，以实现对所述目标超声视频进行针对性筛选提取，从而节省所述目标超声视频对应的存储资源，且有助于提高对特定人
体组织的超声视频进行观看分析的效率。
附图说明
[0033]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本邻域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0034]图1是本专利技术一实施例中超声设备的一示意图；
[0035]图2是本专利技术一实施例中超声视频数据处理方法的一流程图；
[0036]图3是本专利技术一实施例中超声视频数据处理方法的另一流程图；
[0037]图4是本专利技术一实施例中超声视频数据处理方法的另一流程图；
[0038]图5是本专利技术一实施例中超声视频数据处理方法的另一流程图；
[0039]图6是本专利技术一实施例中超声视频数据处理方法的另一流程图；
[0040]图7是本专利技术一实施例中超声视频数据处理方法的另一流程图；
[0041]图8是本专利技术一实施例中超声视频数据处理方法的另一流程图；
[0042]图9是本专利技术一实施例中超声视频数据处理装置的一示意图；
[0043]图10是本专利技术一实施例中超声视频数据处理装置的另一示意图。
具体实施方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种超声视频数据处理方法，其特征在于，包括：获取图像清洗请求，所述图像清洗请求包括原始超声视频；从所述原始超声视频中，提取N帧原始超声图像，N≥2；对所述原始超声图像进行特征提取，获取所述原始超声图像对应的图像特征值；将所述原始超声图像对应的图像特征值输入预先训练的空载图像分类模型，获取所述原始超声图像对应的图像分类结果；基于N帧所述原始超声图像对应的图像分类结果，对所述原始超声视频中的空载超声图像进行删除，获取有效超声视频。2.如权利要求1所述的超声视频数据处理方法，其特征在于，在所述对所述原始超声图像进行特征提取，获取所述原始超声图像对应的图像特征值之前，所述超声视频数据处理方法还包括：对所述原始超声图像进行图像预处理，获取更新的原始超声图像。3.如权利要求1所述的超声视频数据处理方法，其特征在于，所述对所述原始超声图像进行特征提取，获取所述原始超声图像对应的图像特征值，包括：基于目标采样规则，将所述原始超声图像划分为K个采样子区域；获取目标采样窗口，所述目标采样窗口包括中心点和H个邻域点；采用所述目标采样窗口，遍历每一所述采样子区域对应的当前采样点，获取所述当前采样点对应的采样数值；对所述采样子区域中所有所述当前采样点对应的采样数值的出现次数进行统计并拼接，获取所述采样子区域对应的特征子向量；将K个所述采样子区域对应的特征子向量进行拼接，获取所述原始超声图像对应的图像特征值。4.如权利要求1所述的超声视频数据处理方法，其特征在于，所述对所述原始超声图像进行特征提取，获取所述原始超声图像对应的图像特征值，包括：采用至少两个特征描述子对应的特征提取算法，对所述原始超声图像进行特征提取，获取至少两个特征描述子对应的特征向量分量；依据特征描述子拼接顺序，将至少两个所述特征描述子对应的特征向量分量进行拼接，获取所述原始超声图像对应的图像特征值。5.如权利要求1所述的超声视频数据处理方法，其特征在于，在所述获取图像清洗请求，所述图像清洗请求包括原始超声视频之前，所述超声视频数据处理方法还包括：获取训练超声图像，对所述训练超声图像进行特征提取，获取所述训练超声图像对应的图像特征值；对所述训练超声图像进行标注，获取所述训练超声图像对应的分类标签；基于所述训练超声图像对应的图像特征值和所述分类标签，获取模型训练样本,将所述模型训练样本划分为训练集和测试集；将所述训练集中的模型训练样本输入目标分类模型进行训练，获取初始图像分类模型；采用所述测试集中的模型训练样本对所述初始图像分类模型进行测试，获取测试准确率，若所述测试准确率达到准确率阈值，则将所述初始图像分类模型确定为空载图像分类模型。
6.一种超声视频数据处理方法，其特征在于，获取目标跟踪请求，所述目标跟踪请求包括待跟踪超声视频，所述待跟踪超声视频为权利要求1
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5任一项中的所述原始超声视频或者所述有效超声视频；从所述待跟踪超声视频中，提取依据时间顺序排序的Q帧待跟踪超声图像；接收图像选取请求，从Q帧所述待跟踪超声图像中，确定起始超声图像和排序在所述起始超声图像之后的待处理超声图像；接收区域选取请求，从所述起始超声图像中，确定目标组织区域；基于所述目标组织区域，采用目标跟踪算法对所述待处理超声图像进行目标跟踪，获取目标超声视频。7....

【专利技术属性】
技术研发人员：董振鑫，姚斌，刘远兮，
申请(专利权)人：深圳华声医疗技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：