一种目标类型识别方法、装置及超声设备制造方法及图纸

本申请公开了一种目标类型识别方法、装置及超声设备。该方法包括：获取超声造影影像；对超声造影影像中的连续多帧目标造影图像分别进行目标特征的分析，确定对应的感兴趣区域；分别获取每个感兴趣区域中边缘点的位置信息及颜色信息，以得到每帧目标造影图像的边缘点信息；对连续多帧目标造影图像的边缘点信息进行融合得到融合特征，并基于所述融合特征对超声造影影像进行分类处理，获取超声造影影像所对应的目标类型。解决了在使用超声造影技术进行目标类型的识别时，医生需要人为的对超声造影图像的特征进行识别分析，消耗了大量的时间与人力，且医生在疲劳工作时，识别结果极其容易出错的问题。降低了人力的消耗，提高了识别结果的准确率。结果的准确率。结果的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种目标类型识别方法、装置及超声设备


[0001]本申请涉及医疗影像领域，尤其涉及一种目标类型识别方法、装置及超声设备。

技术介绍

[0002]超声造影技术是在常规超声检查的基础上，通过人体静脉注入造影剂来动态、清晰地显示人体内造影剂的进入与退出模式，如快慢、方式及强度等，进而辅助医生作出特异性的诊断。超声造影技术具有动态、实时、连续地显示血管构架及组织灌注状况等优势，在占位性病变的良性、恶性的特征识别方面都有着的非常好的临床价值。
[0003]以基于超声造影技术对肝脏进行特征识别为例，在实际操作中，根据造影剂到达肝脏不同组织的时间先后顺序，将超声造影划分为动脉期、门脉期及延迟期三个造影时期。医生需要基于超声造影影像，根据不同造影时期内，造影剂在肝脏内的灌注情况人为的对超声造影图像的特征进行识别分析，进而辅助后续工作。
[0004]但是，由于在使用超声造影技术进行目标类型的识别时，医生需要人为的对超声造影图像的特征进行识别分析，这就消耗了大量的时间与人力，且医生在疲劳工作时，识别结果极其容易出错。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种目标类型识别方法、装置及超声设备，以解决由于在使用超声造影技术进行目标类型的识别时，医生需要人为的对超声造影图像的特征进行识别分析，消耗了大量的时间与人力，且医生在疲劳工作时，识别结果极其容易出错的问题。
[0006]根据第一方面，本专利技术实施例提供了一种目标类型识别方法，包括：
[0007]获取超声造影影像；<br/>[0008]对所述超声造影影像中的连续多帧目标造影图像分别进行目标特征的分析，确定每帧所述目标造影图像对应的感兴趣区域；
[0009]分别获取每个所述感兴趣区域的边缘点的位置信息；
[0010]基于每个所述感兴趣区域的像素点的像素值，获取所述边缘点的颜色信息，以得到每帧所述目标造影图像的边缘点信息，所述边缘点信息包括所述位置信息以及所述颜色信息；
[0011]对所述连续多帧目标造影图像的边缘点信息进行融合得到融合特征，并基于所述融合特征对所述超声造影影像进行分类处理，获取所述超声造影影像所对应的目标类型。
[0012]本专利技术实施例提供的一种目标类型识别方法，通过对超声造影影像中连续多帧目标造影图像进行目标特征的分析，确定感兴趣区域，节省计算量，缩小识别范围，准确获取需要识别的区域；通过对每个感兴趣区域的边缘点信息进行获取，准确获得每帧目标造影图像中的特征信息，提高目标类型识别的准确性；将边缘点信息进行融合得到融合特征，进一步节省了计算量；基于融合特征对超声造影影像进行分类处理，准确识别超声造影影像
所对应的目标类型。
[0013]结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，所述分别获取每个所述感兴趣区域的边缘点的位置信息，包括：
[0014]从所述目标超声造影图像中提取每个所述感兴趣区域的边缘；
[0015]从提取的边缘中提取预定数量的边缘点，得到每个所述感兴趣区域的边缘点的位置信息。
[0016]本专利技术实施例提供的一种目标类型识别方法，利用从感兴趣区域的边缘上获取预定数量的边缘点及位置信息，能够对每个感兴趣区域的特征进行整体的位置分析。
[0017]结合第一方面第一实施方式，在第一方面第二实施方式中，所述从提取的边缘中提取预定数量的边缘点，得到每个所述感兴趣区域的边缘点的位置信息，包括：
[0018]从所述目标超声造影图像中提取每个所述感兴趣区域的质心；
[0019]基于所述质心对所述感兴趣区域进行等角度划分，得到预定数量的边缘点的位置信息。
[0020]本专利技术实施例提供的一种目标类型识别方法，利用每个所述感兴趣区域的质心将每个感兴趣区域进行等角度划分，得到预定数量的边缘点的位置信息，能够提高对每个感兴趣区域的位置分析的合理性及准确性。
[0021]结合第一方面第二实施方式，在第一方面第三实施方式中，所述基于每个所述感兴趣区域的像素点的像素值，获取所述边缘点的颜色信息，包括：
[0022]分别获取所述感兴趣区域等角度划分后得到的各个感兴趣子区域的像素点的像素值的像素均值；
[0023]将所述各个感兴趣子区域对应的像素均值确定为对应边缘点的颜色信息。
[0024]本专利技术实施例提供的一种目标类型识别方法，将各个感兴趣子区域内像素点的像素值的像素均值确定为对应边缘点的颜色信息，能够提高对每个感兴趣区域颜色分析的合理性及准确性。
[0025]结合第一方面，在第一方面第四实施方式中，所述边缘点的位置信息包括边缘点的横坐标以及纵坐标，所述对所述连续多帧目标造影图像的边缘点信息进行融合得到融合特征，包括:
[0026]获取每帧所述目标造影图像的特征长度；
[0027]对于每帧所述目标造影图像的各个所述感兴趣区域，基于所述特征长度分别将对应边缘点的横坐标、纵坐标及颜色值进行依次拼接，得到每帧所述目标造影图像对应的横坐标特征向量、纵坐标特征向量以及颜色特征向量；
[0028]将所有所述目标造影图像的横坐标特征向量、纵坐标特征向量以及颜色特征向量分别进行融合，得到所述超声造影影像对应的三通道矩阵，以确定所述融合特征。
[0029]本专利技术实施例提供的一种目标类型识别方法，将所有目标造影图像的横坐标特征向量、纵坐标特征向量以及颜色特征向量融合成三通道矩阵，节省了计算量，提高目标类型的识别效率。
[0030]结合第一方面第一实施例方式至第四实施例方式中的任一实施例方式，在第一方面第五实施方式中，所述对所述超声造影影像中的连续多帧目标造影图像分别进行目标特征的分析，确定每帧所述目标造影图像对应的感兴趣区域，包括：
[0031]从所述超声造影影像中分别截取连续多帧目标造影图像及连续多帧目标B模式图像，所述连续多帧目标B模式图像与所述连续多帧目标造影图像一一对应；
[0032]获取预设的图像分辨率；
[0033]基于所述预设的图像分辨率对所述连续多帧目标造影图像及所述连续多帧目标B模式图像分别进行缩放处理，获取缩放后的目标造影图像及缩放后的目标B模式图像；
[0034]基于所述缩放后的目标B模式图像，对所述缩放后的目标造影图像进行分割处理，确定每帧所述目标造影图像中包含的感兴趣区域。
[0035]本专利技术实施例提供的一种目标类型识别方法，将连续多帧目标造影图像及连续多帧目标B模式图像分别进行缩放处理，可以有效的节省计算量，对缩放后的目标造影图像进行分割处理，确定每帧目标造影图像中包含的感兴趣区域，进一步缩小目标类型识别的计算量，提高识别准确性。
[0036]结合第一方面第五实施方式，在第一方面第六实施方式中，所述基于所述缩放后的目标B模式图像，对所述缩放后的目标造影图像进行分割处理，确定每帧所述目标造影图像中包含的感兴趣区域，包括：
[0037]获取所述缩放后的目标造影图像的RGB通道及所述缩放后的目标B模式图像的灰度通道；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标类型识别方法，其特征在于，包括：获取超声造影影像；对所述超声造影影像中的连续多帧目标造影图像分别进行目标特征的分析，确定每帧所述目标造影图像对应的感兴趣区域；分别获取每个所述感兴趣区域的边缘点的位置信息；基于每个所述感兴趣区域的像素点的像素值，获取所述边缘点的颜色信息，以得到每帧所述目标造影图像的边缘点信息，所述边缘点信息包括所述位置信息以及所述颜色信息；对所述连续多帧目标造影图像的边缘点信息进行融合得到融合特征，并基于所述融合特征对所述超声造影影像进行分类处理，获取所述超声造影影像所对应的目标类型。2.根据权利要求1所述的一种目标类型识别方法，其特征在于，所述分别获取每个所述感兴趣区域的边缘点的位置信息，包括：从所述目标超声造影图像中提取每个所述感兴趣区域的边缘；从提取的边缘中提取预定数量的边缘点，得到每个所述感兴趣区域的边缘点的位置信息。3.根据权利要求2所述的一种目标类型识别方法，其特征在于，所述从提取的边缘中提取预定数量的边缘点，得到每个所述感兴趣区域的边缘点的位置信息，包括：从所述目标超声造影图像中提取每个所述感兴趣区域的质心；基于所述质心对所述感兴趣区域进行等角度划分，得到预定数量的边缘点的位置信息。4.根据权利要求3所述的一种目标类型识别方法，其特征在于，所述基于每个所述感兴趣区域的像素点的像素值，获取所述边缘点的颜色信息，包括：分别获取所述感兴趣区域等角度划分后得到的各个感兴趣子区域的像素点的像素值的像素均值；将所述各个感兴趣子区域对应的像素均值确定为对应边缘点的颜色信息。5.根据权利要求1所述的一种目标类型识别方法，其特征在于，所述边缘点的位置信息包括边缘点的横坐标以及纵坐标，所述对所述连续多帧目标造影图像的边缘点信息进行融合得到融合特征，包括:获取每帧所述目标造影图像的特征长度；对于每帧所述目标造影图像的各个所述感兴趣区域，基于所述特征长度分别将对应边缘点的横坐标、纵坐标及颜色值进行依次拼接，得到每帧所述目标造影图像对应的横坐标特征向量、纵坐标特征向量以及颜色特征向量；将所有所述目标造影图像的横坐标特征向量、纵坐标特征向量以及颜色特征向量分别进行融合，得到所述超声造影影像对应的三通道矩阵，以确定所述融合特征。6.根据权利要求1
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5中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述超声造影影像中的连续多帧目标造影图像分别进行目标特征的分析，确定每帧所述目标造影图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：张义，骆伟，
申请(专利权)人：无锡祥生医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：