图像质量的确定方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种图像质量的确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：通过将超声心动图输入至超声心动图检测模型，得到超声心动图的解剖结构定位结果、各解剖结构的分割结果以及至少一个解剖结构的清晰度检测结果，继而确定待评价的超声心动图的质量评价结果。通过采用本方法，可以超声心动图检测模型得到超声心动图的切片包含的各个解剖结构的定位结果、分割结果以及清晰度检测结果，从解剖结构的完整程度、清晰程度和切面标准程度等多个维度对超声心动图进行质量评价，实现对超声心动图的定量评价，提升超声心动图质量的评价准确度，以及评价的全面性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
图像质量的确定方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种图像质量的确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]近年来，随着科技的逐步发展，超声心动图检查也越来越普遍，可以通过连续的超声波对任意位置的血液和心肌组织运动速度与幅度进行实时的检查，其成像所表征的是不同心脏组织、腔室的声阻抗，具有实时、安全、价廉、方便等特点。然而，超声心动图的成像高度受操作者经验和实操手法影响，因此，超声心动图的质量的评价尤其重要。
[0003]相关技术中，可以通过深度学习神经网络对超声心动图的质量进行评价，具体是通过学习高质量数据集的特征，实现对超声心动图中解剖结构的有无的检测，基于超声心动图中解剖结构的有无评价该超生心动图的质量，会使得超声心动图的评价标准较为片面，导致得到的评价结果的准确度较低。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够全面且准确评价图像质量的图像质量的确定方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像质量的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取待评价的超声心动图，并将所述超声心动图输入至超声心动图检测模型，所述超声心动图检测模型包括特征提取层和特征解码器；通过所述特征提取层提取所述超声心动图的目标图像特征；通过所述特征解码器对所述目标图像特征进行多种类型的处理，得到所述待评价的超声心动图的解码结果，所述解码结果至少包括解剖结构定位结果、各所述解剖结构的分割结果以及至少一个所述解剖结构的清晰度检测结果；基于所述解剖结构定位结果、各所述解剖结构的分割结果以及各所述解剖结构的清晰度检测结果，确定所述待评价的超声心动图的质量评价结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征解码器包括解剖结构检测网络、轮廓检测网络、分割结果分类网络以及清晰度分类网络；所述通过所述特征解码器对所述目标图像特征进行多种类型的处理，得到所述待评价的超声心动图的解码结果，包括：通过所述解剖结构检测网络对所述目标图像特征进行检测处理，得到解剖结构定位结果，所述解剖结构定位结果至少包括所述超声心动图的各解剖结构的位置信息以及各所述解剖结构的结构数值；通过所述轮廓检测网络对所述目标图像特征进行处理，得到所述待评价的超声心动图的各所述解剖结构的轮廓检测结果；通过所述分割结果分类网络对各所述解剖结构的轮廓检测结果进行处理，得到各所述解剖结构分别对应的分割结果，所述分割结果包括分割成功结果或者分割未成功结果；通过所述清晰度分类网络对至少一个所述解剖结构的轮廓检测结果进行处理，得到所述解剖结构对应的清晰度检测结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述清晰度分类网络对至少一个所述解剖结构的轮廓检测结果进行处理，得到所述解剖结构对应的清晰度检测结果，包括：在所述目标图像特征对应的多个解剖结构中，确定预设解剖结构，并对所述预设解剖结构进行子区域划分，得到所述预设解剖结构对应的多个子区域；通过清晰度分类网络对预设解剖结构对应的多个子区域，分别进行清晰度检测，得到各子区域分别对应的清晰度检测结果，并将各子区域分别对应的清晰度检测结果确定为清晰度检测结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述解剖结构定位结果、各所述解剖结构的分割结果以及各所述解剖结构的清晰度检测结果，确定所述待评价的超声心动图的质量评价结果，包括：基于所述待评价的超声心动图的目标切片类型，确定所述目标切片类型对应的评价策略，所述评价策略包括多个评价基准信息；将所述多个评价基准信息与所述解剖结构定位结果、各所述解剖结构的分割结果以及各所述解剖结构的清晰度检测结果进行匹配，并根据匹配结果确定所述待评价的超声心动图的质量评价值。5.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋逸韬，肖志聪，陈凌，石思远，崔晨，
申请(专利权)人：深圳微创心算子医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：