【技术实现步骤摘要】
本申请涉及信息处理，具体地，涉及一种超声检测方法、一种超声检测系统、一种电子设备及一种存储介质。
技术介绍
1、随着科学技术的发展，信息处理技术应用到越来越多的
中。例如，在医学
中，常常利用超声检测设备采集患者的目标部位的超声图像，并根据超声图像辅助临床诊断。在此过程中，为了准确地获取目标部位的形态数据，常常需要通过对超声图像的处理来获取目标部位中关键测量项目的值。
2、以诊断婴幼儿发育性髋关节发育不良(developmental dysplasia of the hip，简称ddh)为例。ddh是小儿最常见的骨关节畸形之一，是婴幼儿在生长发育过程中由于多种因素影响导致髋关节骨性病变发育不良的一组疾病的总称，包括髋臼发育不良、髋关节半脱位和髋关节脱位。对于6个月以下的婴儿来说，股骨头尚未完成骨化，髋关节主要由软骨构成。由于超声检查可直观地呈现髋关节软骨部分和周围软组织部分的解剖结构，并具有安全、无创、易操作、经济、可动态观察等特点，因此超声检查是诊断婴幼儿ddh的首选方法。
3、现有技术中，通常是医生利用超声探头在患者的髋关节部位进行扫查，并观察实时获取的超声图像中的髋臼形态，如果获取到期望的标准切面的超声图像，则标记并存储下来。然后，针对存储的一个标准切面的超声图像，对该超声图像中的一些关键测量项目进行手动测量。这种手动标记标准切面和手动测量的方法，不仅依赖操作者的经验和技术能力，并且也耗费大量的人力成本和时间成本。此外，手动测量的误差也较大，导致测量精度较差。
1、为了至少部分地解决现有技术中存在的问题，根据本申请的第一个方面，提供了一种超声检测方法，包括：
2、获取待检对象的目标部位的多个切面的超声图像；
3、从超声图像中筛选出多个第一图像，其中第一图像是目标部位的标准切面的超声图像；
4、针对目标部位的关键结构，对多个第一图像分别进行特征提取，以确定每个第一图像的第一特征图像；
5、融合多个第一图像的第一特征图像，以得到融合图像；以及
6、根据融合图像，确定目标部位的测量项的值。
7、示例性地，针对目标部位的关键结构，对多个第一图像分别进行特征提取，以确定每个第一图像的第一特征图像，包括：
8、将多个第一图像分别输入第一模型中，并输出每个第一图像的第一特征图像；
9、其中，第一特征图像包括至少一个关键结构区域，每个关键结构区域对应一个关键结构；并且，每个关键结构区域包括至少一个关键点子区域，每个关键点子区域对应该关键结构中的一个关键点。
10、示例性地，每个第一图像的第一特征图像的数目为多个，每个第一特征图像中包括一个关键结构区域，
11、融合多个第一图像的第一特征图像，以得到融合图像，包括：
12、对于每个关键结构，
13、在多个第一图像的第一特征图像中，确定针对该关键结构的第二特征图像，其中第二特征图像中的关键结构区域均对应于该关键结构；
14、将第二特征图像进行配准，以得到针对该关键结构的融合图像。
15、示例性地，在将多个第一图像分别输入第一模型中之前，方法还包括：
16、获取目标部位的超声样本图像以及每个超声样本图像的标注信息，其中标注信息包括超声样本图像中的关键结构区域的第二位置的信息和超声样本图像中的关键结构区域内的关键点的第一位置的信息；
17、根据标注信息，确定关于超声样本图像中的各个关键结构区域的标注特征图像；
18、将超声样本图像输入第一原始模型，并输出超声样本图像中的各个关键结构区域的预测特征图像；以及
19、根据各个关键结构区域的预测特征图像和标注特征图像的差异，对第一原始模型进行训练，以得到第一模型。
20、示例性地，根据标注信息，确定关于超声样本图像中的各个关键结构区域的标注特征图像，包括：
21、根据第一位置，确定关于超声样本图像中的关键结构区域内的关键点的热力图，其中，热力图中的像素的像素值表示该像素为关键点的概率；
22、对于超声样本图像中的每个关键结构区域，根据该关键结构区域的第二位置，确定关于该关键结构区域的第一掩膜图；以及
23、根据热力图和第一掩膜图，确定关于超声样本图像中的各个关键结构区域的样本特征图像。
24、示例性地，在第一掩膜图中，位于第二位置的第一像素的像素值为1，未位于第二位置的第二像素的像素值为0；
25、根据热力图和第一掩膜图，确定关于超声样本图像中的各个关键结构区域的样本特征图像，包括：
26、对于超声样本图像中的每个关键结构区域，
27、将热力图中像素的像素值均增加第一值，以获得处理后的热力图；
28、将处理后的热力图中第三像素的像素值与第一掩膜图像中第四像素的像素值相乘，以将乘积作为样本特征图像中的第五像素的像素值；
29、其中，第三像素在热力图中的位置、第四像素在第一掩膜图像中的位置和第五像素在样本特征图像中的位置是对应的。
30、示例性地，从超声图像中筛选出多个第一图像，包括：
31、将超声图像输入第二模型中，并输出各个超声图像属于标准切面图像的概率；以及
32、将所输出的概率大于概率阈值的至少部分超声图像确定为第一图像。
33、示例性地，将所输出的概率大于概率阈值的至少部分超声图像确定为第一图像，包括：
34、将所输出的概率大于概率阈值的超声图像确定为第二图像；
35、在第二图像中确定所输出的概率最高的第三图像，并将第三图像直接确定为第一图像；以及
36、将除第三图像以外的其他第二图像中的预设数目的第二图像也确定为第一图像。
37、示例性地，将除第三图像以外的其他第二图像中的预设数目的第二图像也确定为第一图像，包括：
38、从其他第二图像中随机选取预设数目的第二图像，作为第一图像。
39、示例性地，根据融合图像，确定目标部位的测量项的值，包括：
40、根据融合图像中的关键点的位置，对第三图像的第一特征图像中各个关键点的位置进行调整，以确定调整后的第一特征图像；
41、根据调整后的第一特征图像中的关键结构区域和关键点的位置，确定目标部位的测量项的值。
42、示例性地，待检对象是婴幼儿，目标部位是髋关节，测量项包括以下中的一个或多个：骨顶线与髂骨水平线的夹角、髂骨水平线与软骨顶线的夹角、髋臼覆盖率和股骨头大小。
43、根据本申请的另一方面，提供一种超声检测系统，包括：
44、获取模块，用于获取待检对象的目标部位的多个切面的超声图像；
45、筛选模块，用于从超声图像中筛选出多个第一图像，其中第一图像是目标部位的标准切面的超声图像；
46、特征提取模块，用于本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种超声检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的超声检测方法，其特征在于，所述针对所述目标部位的关键结构，对所述多个第一图像分别进行特征提取，以确定每个第一图像的第一特征图像，包括：
3.如权利要求2所述的超声检测方法，其特征在于，每个第一图像的第一特征图像的数目为多个，每个第一特征图像中包括一个关键结构区域，所述融合所述多个第一图像的第一特征图像，以得到融合图像，包括：
4.如权利要求2所述的超声检测方法，其特征在于，在所述将所述多个第一图像分别输入第一模型中之前，所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的超声检测方法，其特征在于，所述根据所述标注信息，确定关于所述超声样本图像中的各个关键结构区域的标注特征图像，包括：
6.如权利要求5所述的超声检测方法，其特征在于，在所述第一掩膜图中，位于所述第二位置的第一像素的像素值为1，未位于所述第二位置的第二像素的像素值为0；
7.如权利要求1至6任一项所述的超声检测方法，其特征在于，所述从所述超声图像中筛选出多个第一图像，包括：
8.如权
9.如权利要求8所述的超声检测方法，其特征在于，所述将除所述第三图像以外的其他第二图像中的预设数目的第二图像也确定为所述第一图像，包括：
10.如权利要求8所述的超声检测方法，其特征在于，所述根据所述融合图像，确定所述目标部位的测量项的值，包括：
11.如权利要求1至6任一项所述的超声检测方法，其特征在于，所述待检对象是婴幼儿，所述目标部位是髋关节，所述测量项包括以下中的一个或多个：骨顶线与髂骨水平线的夹角、髂骨水平线与软骨顶线的夹角、髋臼覆盖率和股骨头大小。
12.一种超声检测系统，其特征在于，包括：
13.一种电子设备，包括处理器和存储器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述处理器运行时用于执行如权利要求1至11任一项所述的超声检测方法。
14.一种存储介质，在所述存储介质上存储了程序指令，所述程序指令在运行时用于执行如权利要求1至11任一项所述的超声检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种超声检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的超声检测方法，其特征在于，所述针对所述目标部位的关键结构，对所述多个第一图像分别进行特征提取，以确定每个第一图像的第一特征图像，包括：
3.如权利要求2所述的超声检测方法，其特征在于，每个第一图像的第一特征图像的数目为多个，每个第一特征图像中包括一个关键结构区域，所述融合所述多个第一图像的第一特征图像，以得到融合图像，包括：
4.如权利要求2所述的超声检测方法，其特征在于，在所述将所述多个第一图像分别输入第一模型中之前，所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的超声检测方法，其特征在于，所述根据所述标注信息，确定关于所述超声样本图像中的各个关键结构区域的标注特征图像，包括：
6.如权利要求5所述的超声检测方法，其特征在于，在所述第一掩膜图中，位于所述第二位置的第一像素的像素值为1，未位于所述第二位置的第二像素的像素值为0；
7.如权利要求1至6任一项所述的超声检测方法，其特征在于，所述从所述超声图像中筛选出多个第一图像，包括：
8.如权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：许晓，徐英，黄子殷，刘琳莉，
申请(专利权)人：深圳开立生物医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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