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股骨肱骨标准切面图像确定方法、装置和计算机设备制造方法及图纸

技术编号:34479611 阅读:14 留言:0更新日期:2022-08-10 08:55
本申请涉及一种股骨肱骨标准切面图像确定方法、装置和计算机设备。所述方法包括:获取检测对象的超声切面图像;提取超声切面图像的切面结构特征;若根据切面结构特征,初步判定超声切面图像为标准切面图像,则提取超声切面图像的骨头结构轮廓,得到骨头结构轮廓的位置信息;若根据骨头结构轮廓的位置信息判定骨头结构轮廓完整,则将超声切面图像作为目标标准切面图像。整个方案通过获取超声切面图像的切面结构特征,根据切面结构特征进行初步标准切面图像判断,当超声切面图像为初步标准切面图像时,提取骨头结构轮廓,进而根据骨头结构轮廓进行骨头轮廓完整性判断,通过两次判断来获取标准切面图像,提高了标准切面图像确定的准确性。确性。确性。

【技术实现步骤摘要】
股骨肱骨标准切面图像确定方法、装置和计算机设备


[0001]本申请涉及图像处理
,特别是涉及一种股骨肱骨标准切面图像确定方法、装置和计算机设备。

技术介绍

[0002]近年来,随着计算机技术的发展,深度学习对医学图像分割提供了巨大的技术支持,对医疗科技水平的提升发挥了重要作用。
[0003]超声成像技术由于操作简单,安全无损,成本低等优点,在降低婴儿先天畸形率、孕产妇死亡率及胎儿死亡率等方面具有重要价值,是目前公认的产前诊断和出生缺陷筛查的首选影像检查方法。股骨及肱骨的检测与测量是产科检查常规项目,是评估胎儿骨骼系统发育重要指标之一。对于胎儿超声图像而言,医生主要通过标准切面图像来获取目标对象的检测信息。
[0004]由于待分割的解剖结构在形态、大小等方面具有巨大的差异,目前的图像分割技术对于目标大小差异较大的情况,无法获取准确的股骨肱骨切面图像。

技术实现思路

[0005]基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够从视频流中实时获取准确的股骨肱骨切面图像的股骨肱骨标准切面图像确定方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0006]第一方面,本申请提供了一种股骨肱骨标准切面图像确定方法。该方法包括:
[0007]获取检测对象的超声切面图像;
[0008]提取超声切面图像的切面结构特征;
[0009]若根据切面结构特征,初步判定超声切面图像为标准切面图像,则提取超声切面图像的骨头结构轮廓,骨头结构轮廓的位置信息;
[0010]若根据骨头结构轮廓的位置信息判定骨头结构轮廓完整,则将该超声切面图像作为目标标准切面图像。
[0011]在其中一个实施例中,还包括:根据切面结构特征,确定超声切面图像的切面类型数据;获取与切面类型数据对应的切面结构特征权重;获取切面结构特征的置信度,根据切面结构特征的置信度以及切面结构特征权重进行计算,得到超声切面图像分数;根据超声切面图像分数与预设分数的大小关系,初步判断超声切面图像是否为标准切面图像。
[0012]在其中一个实施例中,超声切面图像包括至少一个切面图像;若根据骨头结构轮廓的位置信息判定骨头结构轮廓完整,则将超声切面图像作为目标标准切面图像包括:若根据骨头结构轮廓的位置信息判定骨头结构轮廓完整,则对骨头结构轮廓进行得分计算,得到骨头轮廓得分;根据超声切面图像分数以及骨头轮廓得分进行计算,得到切面图像得分;根据切面图像得分,确定最大切面图像得分;将最大切面图像得分对应的超声切面图像作为目标标准切面图像。
[0013]在其中一个实施例中,提取超声切面图像的骨头结构轮廓,得到骨头结构轮廓的位置信息包括:根据切面结构特征对超声切面图像进行截取,得到切面截取图像;提取切面截取图像的骨头结构轮廓,确定骨头结构轮廓的最小外接矩形,根据骨头结构轮廓的最小外接矩形,得到骨头结构轮廓的位置信息。
[0014]在其中一个实施例中,提取切面截取图像的骨头结构轮廓,确定骨头结构轮廓的最小外接矩形,根据骨头结构轮廓的最小外接矩形,得到骨头结构轮廓的位置信息包括:根据切面截取图像的平均像素值,确定二值化阈值;根据二值化阈值,对切面截取图像进行二值化,得到二值切面截取图像;提取二值切面截取图像的骨头结构轮廓,确定骨头结构轮廓的最小外接矩形,根据骨头结构轮廓的最小外接矩形,得到骨头结构轮廓的位置信息。
[0015]在其中一个实施例中,还包括:根据骨头结构轮廓的位置信息进行提取,得到骨头结构轮廓的长度数据、宽度数据、第一边界数据、第二边界数据;根据骨头结构轮廓的长度数据、宽度数据、第一边界数据、第二边界数据以及预设轮廓完整性判断规则,判断骨头结构轮廓是否完整;若根据骨头结构轮廓的位置信息判定骨头结构轮廓完整,则将超声切面图像作为目标标准切面图像之后,还包括:
[0016]将骨头结构轮廓的长度数据作为目标标准切面图像中骨头的测量长度。
[0017]第二方面,本申请还提供了一种股骨肱骨标准切面图像确定装置。该装置包括:
[0018]获取模块,用于获取检测对象的超声切面图像;
[0019]特征提取模块,用于提取超声切面图像的切面结构特征;
[0020]初步判断模块,用于若根据切面结构特征,初步判定超声切面图像为标准切面图像,则提取超声切面图像的骨头结构轮廓,得到骨头结构轮廓的位置信息;
[0021]轮廓判断模块,用于若根据骨头结构轮廓的位置信息判定骨头结构轮廓完整,则将超声切面图像作为目标标准切面图像。
[0022]第三方面,本申请还提供了一种计算机设备。该计算机设备包括存储器和处理器,该存储器存储有计算机程序,该处理器执行该计算机程序时实现以下步骤:
[0023]获取检测对象的超声切面图像;
[0024]提取超声切面图像的切面结构特征;
[0025]若根据切面结构特征,初步判定超声切面图像为标准切面图像,则提取超声切面图像的骨头结构轮廓,得到骨头结构轮廓的位置信息;
[0026]若根据骨头结构轮廓的位置信息判定骨头结构轮廓完整,则将超声切面图像作为目标标准切面图像。
[0027]第四方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
[0028]获取检测对象的超声切面图像;
[0029]提取超声切面图像的切面结构特征;
[0030]若根据切面结构特征,初步判定超声切面图像为标准切面图像,则提取超声切面图像的骨头结构轮廓,得到骨头结构轮廓的位置信息;
[0031]若根据骨头结构轮廓的位置信息判定骨头结构轮廓完整,则将超声切面图像作为目标标准切面图像。
[0032]第五方面,本申请还提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品,包括计算机
程序,该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
[0033]获取检测对象的超声切面图像;
[0034]提取超声切面图像的切面结构特征;
[0035]若根据切面结构特征,初步判定超声切面图像为标准切面图像,则提取超声切面图像的骨头结构轮廓,得到骨头结构轮廓的位置信息;
[0036]若根据骨头结构轮廓的位置信息判定骨头结构轮廓完整,则将超声切面图像作为目标标准切面图像。
[0037]上述股骨肱骨标准切面图像确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品,获取检测对象的超声切面图像;提取超声切面图像的切面结构特征;若根据切面结构特征,初步判定超声切面图像为标准切面图像,则提取超声切面图像的骨头结构轮廓,得骨头结构轮廓的位置信息;若根据骨头结构轮廓的位置信息判定骨头结构轮廓完整,则将超声切面图像作为目标标准切面图像。整个方案通过获取超声切面图像的切面结构特征,根据切面结构特征进行初步标准切面图像判断,当超声切面图像为初步标准切面图像时,提取骨头结构轮廓,进而根据骨头结构轮廓进行骨头轮廓完整性判断,通过两次判断来获取标准切面图像,本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种股骨肱骨标准切面图像确定方法,其特征在于,所述方法包括:获取检测对象的超声切面图像;提取所述超声切面图像的切面结构特征;若根据所述切面结构特征,初步判定所述超声切面图像为标准切面图像,则提取所述超声切面图像的骨头结构轮廓,得到骨头结构轮廓的位置信息;若根据所述骨头结构轮廓的位置信息判定所述骨头结构轮廓完整,则将所述超声切面图像作为目标标准切面图像。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:根据所述切面结构特征,确定所述超声切面图像的切面类型数据;获取与所述切面类型数据对应的切面结构特征权重;获取所述切面结构特征的置信度,根据所述切面结构特征的置信度以及所述切面结构特征权重进行计算,得到所述超声切面图像分数;根据所述超声切面图像分数与预设分数的大小关系,初步判断所述超声切面图像是否为标准切面图像。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述超声切面图像包括至少一个切面图像;所述若根据所述骨头结构轮廓的位置信息判定所述骨头结构轮廓完整,则将所述超声切面图像作为目标标准切面图像包括:若根据所述骨头结构轮廓的位置信息判定所述骨头结构轮廓完整,则对所述骨头结构轮廓进行得分计算,得到骨头轮廓得分;根据所述超声切面图像分数以及所述骨头轮廓得分进行计算,得到切面图像得分;根据所述切面图像得分,确定最大切面图像得分;将所述最大切面图像得分对应的超声切面图像作为目标标准切面图像。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,提取所述超声切面图像的骨头结构轮廓,得到所述骨头结构轮廓的位置信息包括:根据切面结构特征对所述超声切面图像进行截取,得到切面截取图像;提取所述切面截取图像的骨头结构轮廓,确定所述骨头结构轮廓的最小外接矩形,根据所述骨头结构轮廓的最小外接矩形,得到所述骨头结构轮廓的位置信息。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述提取所述切面截取图像的骨头结构轮廓,确定所述骨头结构轮廓的最小外接矩形,根据所述骨头结构轮廓的...

【专利技术属性】
技术研发人员:李肯立周俊肖国庆谭光华唐卓朱宁波段明星
申请(专利权)人:湖南大学
类型:发明
国别省市:

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