【技术实现步骤摘要】
基于超声图像进行超声自动检测的方法及系统
[0001]本专利技术涉及自动控制技术，尤其涉及基于超声图像质量，来对超声机器人的探头进行自动反馈控制的，超声自动检测方法及系统。
技术介绍
[0002]B型超声检查，俗称“B超”，被广泛用于医疗检查中。在检测过程中，通常由医生操控探头，通过观察显示屏中显示的超声图像，依据自身经验对对探头的方向、位置、角度等进行调节，从而控制探头到目标位置，获得高质量的目标区域的检测图像。
[0003]因此B超检测的探头控制，高度依赖于操作医生自身的经验，然而当今社会对医疗资源需求不断增加，而培养一名有经验的医师需要一定的时间与资源，短期内无法填补超声人才缺口。
[0004]为此现有技术曾提出过，采用具有多自由度的机器人模仿医师检测时的手法，以移动B超检测探头对人体进行自动检测的方案，然而此类现有技术的问题在于，由于不同医师的临床经验不同，医师之间操作探头时的位姿调整也各不相同，因此缺乏定量分析及规范，从而导致针对不同被测者的自动检测结果可能并不理想。
[0005]另一方面，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于超声图像进行超声自动检测的方法，其特征在于，步骤包括：步骤S100 定义超声图像质量参数及目标标准图像，构建并训练强化学习网络模型；步骤S200 将超声探头移动到目标位置处，采集到含有检测目标的超声图像，并记录超声探头对应的位姿；步骤S300 计算步骤S200所获超声图像质量参数，并将其对应位姿一同作为强化学习网络模型的输入，以获取超声探头的调整位姿。2.根据权要求1所述的方法，其特征在于，步骤S100中，所述定义超声图像质量参数及目标标准图像的步骤包括：步骤S110 根据超声图像的边缘特征和空间特征，定义超声图像质量参数Q：；其中和分别为所获超声图像和预设目标标准图像的目标组织内外部灰度差，S为目标组织显示的图像完整度；步骤S111 取得数张高质量的目标组织的超声图像，求出灰度差及图像完整度的均值作为标准数值进行计算，选取最接近均值的一张图像作为目标标准图像。3.根据权要求1所述的方法，其特征在于，步骤S100中，所述构建并训练强化学习网络模型的步骤包括：步骤S120 构建Actor网络，将包括超声图像质量参数Q及对应超声探头位姿在内的环境状态作为输入，以定义输出对应的位姿变换向量H；构建Critic网络，将包括位姿变换向量H及环境状态作为输入，以定义输出用于评价位姿变换向量H质量的奖励值r；步骤S121定义损失函数：；其中，为预测的超声探头位姿变换后超声图像质量Q值，为真实执行位姿变换向量H后获得的超声图像质量Q值，为均方根误差；步骤S122训练强化学习网络模型：根据损失函数进行梯度下降运算，对网络参数进行更新，循环数次、或所获超声图像质量值超越目标标准图像的时，训练结束。4.根据权要求3所述的方法，其特征在于，步骤S122中还包括步骤：设定经验回放池，且最初...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵妍卓，迟雪仪，赵炫，潘宇真，他得安，商慧亮，
申请(专利权)人：复旦大学义乌研究院，
类型：发明
国别省市：
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