本申请提供一种甲状腺结节识别装置、方法、存储介质及电子设备。所述甲状腺结节识别装置包括：超声视频获取模块，用于获取甲状腺超声视频；边界框获取模块，用于获取所述甲状腺超声视频中多帧图像的结节边界框，所述结节边界框用于标识甲状腺结节的位置和范围；识别结果获取模块，用于根据所述多帧图像的结节边界框获取所述甲状腺超声视频的关键帧和/或多发结节。所述甲状腺结节识别装置能够自动识别甲状腺超声视频中的关键帧和/或多发结节。甲状腺超声视频中的关键帧和/或多发结节。甲状腺超声视频中的关键帧和/或多发结节。
【技术实现步骤摘要】
甲状腺结节识别装置、方法、存储介质及电子设备
[0001]本申请属于医学图像处理
，涉及一种结节识别装置，特别是涉及一种甲状腺结节识别装置、方法、存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]甲状腺结节是甲状腺腺体内的肿块或增生，属于一种临床常见的病症。大多数甲状腺结节是良性结节，但一些也可能是恶性结节。现有技术中，甲状腺结节的检查通常包括超声检查和血液检查，用以测量甲状腺激素和标志物的水平。甲状腺结节的治疗方式通常取决于它们的大小、类型和生长模式以及诊断检查的结果。
[0003]在甲状腺结节的超声诊断过程中，医务人员需要根据超声视频的每一帧图像中甲状腺结节的目标检测结果来判断视频中的结节数量以及最具代表性的视频帧(关键帧)。此种方式效率较低，且容易出现因医务人员主观错误而导致的误差。
技术实现思路
[0004]本申请提供一种甲状腺结节识别装置、方法、存储介质及电子设备，用于解决现有技术中存在的上述问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种甲状腺结节识别装置。所述甲状腺结节识别装置包括：超声视频获取模块，用于获取甲状腺超声视频；边界框获取模块，用于获取所述甲状腺超声视频中多帧图像的结节边界框，所述结节边界框用于标识甲状腺结节的位置和范围；识别结果获取模块，用于根据所述多帧图像的结节边界框获取所述甲状腺超声视频的关键帧和/或多发结节。
[0006]在第一方面的一种实现方式中，所述边界框获取模块利用训练后的神经网络模型对所述甲状腺超声视频进行处理以获取所述多帧图像的结节边界框。
[0007]在第一方面的一种实现方式中，所述识别结果获取模块包括：相似度获取单元，用于获取第一图像的结节边界框和第二图像的结节边界框之间的相似度，其中，所述第一图像和所述第二图像为所述甲状腺超声结节中的两帧图像；结节识别单元，用于根据所述第一图像的结节边界框和所述第二图像的结节边界框之间的相似度判断所述第一图像和所述第二图像中的结节是否为同一结节或多发结节。
[0008]在第一方面的一种实现方式中，所述第一图像的结节边界框和所述第二图像的结节边界框之间的相似度包括位置相似度、尺寸相似度和/或时间相似度。
[0009]在第一方面的一种实现方式中，所述第二图像为所述第一图像之前包含结节边界框的第一帧图像。
[0010]在第一方面的一种实现方式中，所述识别结果获取模块包括关键帧识别单元，用于根据所述多帧图像的结节边界框获取甲状腺结节的关键帧。
[0011]第二方面，本申请实施例提供一种甲状腺结节识别方法。所述甲状腺结节识别方法包括：获取甲状腺超声视频；获取所述甲状腺超声视频中多帧图像的结节边界框，所述结
节边界框用于标识甲状腺结节的位置和范围；根据所述多帧图像的结节边界框获取所述甲状腺超声视频的关键帧和/或多发结节。
[0012]在第二方面的一种实现方式中，根据所述多帧图像的结节边界框获取所述甲状腺超声视频的多发结节包括：获取第一图像的结节边界框和第二图像的结节边界框之间的相似度，其中，所述第一图像和所述第二图像为所述甲状腺超声结节中的两帧图像；根据所述第一图像的结节边界框和所述第二图像的结节边界框之间的相似度判断所述第一图像和所述第二图像中的结节是否为同一结节或多发结节。
[0013]第三方面，本申请实施例提供一种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本申请第二方面任一项所述的甲状腺结节识别方法。
[0014]第四方面，本申请实施例提供一种电子设备。所述电子设备包括：存储器，存储有一计算机程序；处理器，与所述存储器通信相连，调用所述计算机程序时执行本申请第二方面任一项所述的甲状腺结节识别方法。
[0015]本申请实施例提供的甲状腺结节识别装置，能够根据甲状腺超声视频自动检测其中的关键帧和多发结节，该过程基本无需人工参与，效率较高且不会出现医务人员主观错误而导致的误差。
附图说明
[0016]图1显示为本申请一实施例中电子设备的结构示意图。
[0017]图2显示为本申请一实施例中甲状腺结节识别装置的结构示意图。
[0018]图3A显示为本申请一实施例中神经网络模型的训练方法。
[0019]图3B显示为本申请一实施例中结节边界框的示例图。
[0020]图4显示为本申请一实施例中识别结果获取模块的结构示意图。
[0021]图5显示为本申请一实施例中甲状腺结节识别方法的流程图。
[0022]图6显示为本申请一实施例中电子设备的结构示意图。
[0023]元件标号说明
[0024]1电子设备
[0025]11超声视频采集装置
[0026]111超声探头
[0027]12通用处理器
[0028]121中央处理器
[0029]122神经网络处理器
[0030]13显示器
[0031]14存储器
[0032]2甲状腺结节识别装置
[0033]21超声视频获取模块
[0034]22边界框获取模块
[0035]23识别结果获取模块
[0036]231相似度获取单元
[0037]232结节识别单元
[0038]233关键帧识别单元
[0039]600电子设备
[0040]610存储器
[0041]620处理器
[0042]630显示器
[0043]S31～S34步骤
[0044]S51～S53步骤
具体实施方式
[0045]以下通过特定的具体实例说明本申请的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点与功效。本申请还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本申请的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0046]需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本申请的基本构想，遂图式中仅显示与本申请中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
[0047]甲状腺结节是甲状腺腺体内的肿块或增生，属于一种临床常见的病症。甲状腺结节可以通过超声方式进行诊断。甲状腺结节的超声诊断过程中，医务人员需要根据超声视频的每一帧图像中甲状腺结节的目标检测结果来判断视频中的结节数量以及最具代表性的视频帧(关键帧)。此种方式效率较低，且容易出现因医务人员主观错误而导致的误差。
[0048]至少针对上述问题，本申请实施例提供一种甲状腺结节识别装置。该装置包括超声视频获取模块、边界框获取模块和识别结果获取模块，能够根据甲状腺超声视频自动检测其中的关键帧和多发结节，检测过程基本无需人工参与，效率较高且不会出现医务人员主观错误而导致的误差。<本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种甲状腺结节识别装置，其特征在于，包括：超声视频获取模块，用于获取甲状腺超声视频；边界框获取模块，用于获取所述甲状腺超声视频中多帧图像的结节边界框，所述结节边界框用于标识甲状腺结节的位置和范围；识别结果获取模块，用于根据所述多帧图像的结节边界框获取所述甲状腺超声视频的关键帧和/或多发结节。2.根据权利要求1所述的甲状腺结节识别装置，其特征在于，所述边界框获取模块利用训练后的神经网络模型对所述甲状腺超声视频进行处理以获取所述多帧图像的结节边界框。3.根据权利要求1所述的甲状腺结节识别装置，其特征在于，所述识别结果获取模块包括：相似度获取单元，用于获取第一图像的结节边界框和第二图像的结节边界框之间的相似度，其中，所述第一图像和所述第二图像为所述甲状腺超声结节中的两帧图像；结节识别单元，用于根据所述第一图像的结节边界框和所述第二图像的结节边界框之间的相似度判断所述第一图像和所述第二图像中的结节是否为同一结节或多发结节。4.根据权利要求3所述的甲状腺结节识别装置，其特征在于，所述第一图像的结节边界框和所述第二图像的结节边界框之间的相似度包括位置相似度、尺寸相似度和/或时间相似度。5.根据权利要求3所述的甲状腺结节识别装置，其特征在于，所述第二图像为所述第一图像之前包含结节边界框...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶秋意，何秀颖，郭峰，
申请(专利权)人：上海杏脉信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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