【技术实现步骤摘要】
本申请涉及心脏超声，具体涉及一种经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法、装置、计算设备、计算机存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、超声心动图是一种无创的医学影像技术，是临床动态评估心功能的主要检查手段，由此得到的左心室（以下简称左室）心输出量是评价心功能的重要指标之一。左室的心输出量是通过计算左室舒张末期容积和左室收缩末期容积差值的绝对值与心率相乘得出。
2、超声心动图主要分为经胸超声心动图和经食管超声心动图两大类。经食管四腔心切面超声心动图是经食管超声心动图的一种，经食管四腔心切面超声心动图左室心输出量的计算，首先要测量左室舒张末期容积和左室收缩末期容积这两个指标，对于经食管四腔心切面超声心动图，目前惯用方法是采用双平面辛普森公式来计算。
3、目前左室心输出量的计算，通常依赖操作人员从超声心动图中手工分割出左室区域，但这一过程费时费力，且十分依赖操作人员的主观经验，不同的操作人员测量同一受试者可能存在着差异，因此也存在可重复性差的问题。目前已有经胸超声心动图四腔心切面心输出量的自动计算技术，但尚缺乏经食管超声心动图四腔心切面心输出量的自动计算方法。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法、装置、计算设备、计算机存储介质及计算机程序产品。
2、根据本申请的一个方面，提供了经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法，
3、对待处理的二维经食管超声心动图所包含的各帧四腔心切面二维超声目标图像进行预处理，得到各帧待处理二维超声图像；
4、利用预训练网络模型对各帧待处理二维超声图像进行预测处理，根据预训练网络模型的各帧输出图像确定各帧左室预测结果二值图像；
5、根据各帧左室预测结果二值图像的左室像素面积，从各帧左室预测结果二值图像中确定舒张末期帧图像和收缩末期帧图像；
6、基于舒张末期帧图像和收缩末期帧图像，计算左室心输出量。
7、可选地，利用预训练网络模型对各帧待处理二维超声图像进行预测处理之前，方法进一步包括：
8、对各帧四腔心切面二维超声样本图像进行预处理，得到各帧超声样本图像；
9、构建各帧超声样本图像所对应的各帧分割掩膜；
10、根据各帧超声样本图像和各帧分割掩膜，构建样本数据集；
11、基于样本数据集预训练深度神经网络模型，得到预训练网络模型。
12、可选地，对各帧四腔心切面二维超声样本图像进行预处理，得到各帧超声样本图像进一步包括：
13、构建各帧四腔心切面二维超声样本图像对应的各帧感兴趣区域超声灰度图像，根据各帧感兴趣区域超声灰度图像确定各帧超声样本图像；
14、构建各帧超声样本图像所对应的各帧分割掩膜进一步包括：
15、针对于各帧感兴趣区域超声灰度图像，构建各帧左室二值标签图像；其中，左室二值标签图像中左室区域内的像素值为第一值、左室区域之外的像素值为第二值；
16、根据各帧左室二值标签图像，构建各帧分割掩膜。
17、可选地，构建各帧四腔心切面二维超声样本图像对应的各帧感兴趣区域超声灰度图像进一步包括：
18、针对于各帧四腔心切面二维超声样本图像，分别构建包含扇形区域的二维二值图像；其中，扇形区域内的像素值为第三值、扇形区域外的像素值为第四值；
19、将各帧二维二值图像分别与相应的各帧四腔心切面二维超声样本图像相乘，得到各帧感兴趣区域超声灰度图像。
20、可选地，根据各帧感兴趣区域超声灰度图像确定各帧超声样本图像进一步包括：
21、将各帧感兴趣区域超声灰度图像缩放为预设尺寸，得到各帧超声样本图像；
22、根据各帧左室二值标签图像，构建各帧分割掩膜进一步包括：
23、将各帧左室二值标签图像缩放为预设尺寸，得到各帧分割掩膜；
24、根据预训练网络模型的各帧输出图像确定各帧左室预测结果二值图像进一步包括：
25、将各帧输出图像缩放为相应的各帧四腔心切面二维超声目标图像的原始尺寸，得到各帧左室预测结果二值图像。
26、可选地，根据各帧左室预测结果二值图像的左室像素面积，从各帧左室预测结果二值图像中确定舒张末期帧图像和收缩末期帧图像进一步包括：
27、计算各帧左室预测结果二值图像的左室像素面积；
28、绘制左室像素面积随帧数变化的曲线；
29、检测曲线的局部极大值和局部极小值，将位置相邻的局部极大值和局部极小值分别对应的左室预测结果二值图像，确定为舒张末期帧图像和收缩末期帧图像；其中，舒张末期帧图像对应的帧数小于收缩末期帧图像对应的帧数。
30、可选地，基于舒张末期帧图像和收缩末期帧图像，计算左室心输出量进一步包括：
31、根据舒张末期帧图像，确定舒张末期左室长轴和各条舒张末期左室短轴；
32、根据收缩末期帧图像，确定收缩末期左室长轴和各条收缩末期左室短轴；
33、根据舒张末期左室长轴对应的物理长度、各条舒张末期左室短轴对应的物理长度，计算左室舒张末期容积；
34、根据收缩末期左室长轴对应的物理长度、各条收缩末期左室短轴对应的物理长度，计算左室收缩末期容积；
35、根据左室舒张末期容积以及左室收缩末期容积，计算得到左室心输出量。
36、可选地，根据舒张末期帧图像，确定舒张末期左室长轴和各条舒张末期左室短轴进一步包括：
37、对舒张末期帧图像进行边缘提取，得到舒张末期帧左室轮廓图像；
38、对舒张末期帧左室轮廓图像进行凸包检测处理，根据凸包检测结果确定舒张末期左室心尖顶点；
39、确定舒张末期帧左室轮廓图像中第一左室轮廓的第一最小外切矩形，在第一最小外切矩形上确定舒张末期左室心尖上端点；
40、连接舒张末期左室心尖顶点和舒张末期左室心尖上端点，得到舒张末期左室长轴；在舒张末期左室长轴的多个等分点处，垂直于舒张末期左室长轴作多条舒张末期左室短轴；其中，舒张末期左室短轴的两个端点均位于第一左室轮廓上；
41、根据收缩末期帧图像，确定收缩末期左室长轴和各条收缩末期左室短轴进一步包括：
42、对收缩末期帧图像进行边缘提取，得到收缩末期帧左室轮廓图像；
43、对收缩末期帧左室轮廓图像进行凸包检测处理，根据凸包检测结果确定收缩末期左室心尖顶点；
44、确定收缩末期帧左室轮廓图像中第二左室轮廓的第二最小外切矩形，在第二最小外切矩形上确定收缩末期左室心尖上端点；
45、连接收缩末期左室心尖顶点和收缩末期左室心尖上端点，得到收缩末期左室长轴；在收缩末期左室长轴的多个等分点处，垂直于收缩末期左室长轴作多条收缩末期左室短轴；其中，收缩末期左室短轴的两个端本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法，其特征在于，所述利用预训练网络模型对所述各帧待处理二维超声图像进行预测处理之前，所述方法进一步包括：
3.根据权利要求2所述的经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法，其特征在于，所述对各帧四腔心切面二维超声样本图像进行预处理，得到各帧超声样本图像进一步包括：
4.根据权利要求3所述的经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法，其特征在于，所述构建所述各帧四腔心切面二维超声样本图像对应的各帧感兴趣区域超声灰度图像进一步包括：
5.根据权利要求3所述的经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法，其特征在于，所述根据所述各帧感兴趣区域超声灰度图像确定各帧超声样本图像进一步包括：
6.根据权利要求1所述的经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法，其特征在于，所述根据所述各帧左室预测结果二值图像的左室像素面积，从所述各帧左室预测结果
7.根据权利要求1所述的经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法，其特征在于，所述基于所述舒张末期帧图像和收缩末期帧图像，计算左室心输出量进一步包括：
8.根据权利要求7所述的经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法，其特征在于，所述根据所述舒张末期帧图像，确定舒张末期左室长轴和各条舒张末期左室短轴进一步包括：
9.一种经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算装置，其特征在于，包括：
10.一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
11.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-8中任一项所述的经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法对应的操作。
12.一种计算机程序产品，包括至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-8中任一项所述的经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法对应的操作。
...【技术特征摘要】
1.一种经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法，其特征在于，所述利用预训练网络模型对所述各帧待处理二维超声图像进行预测处理之前，所述方法进一步包括：
3.根据权利要求2所述的经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法，其特征在于，所述对各帧四腔心切面二维超声样本图像进行预处理，得到各帧超声样本图像进一步包括：
4.根据权利要求3所述的经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法，其特征在于，所述构建所述各帧四腔心切面二维超声样本图像对应的各帧感兴趣区域超声灰度图像进一步包括：
5.根据权利要求3所述的经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法，其特征在于，所述根据所述各帧感兴趣区域超声灰度图像确定各帧超声样本图像进一步包括：
6.根据权利要求1所述的经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法，其特征在于，所述根据所述各帧左室预测结果二值图像的左室像素面积，从所述各帧左室预测结果二值图像中确定舒张...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴林格尔，申乐，兰岭，张羽冠，夏迪，何凯，于春华，
申请(专利权)人：中国医学科学院北京协和医院，
类型：发明
国别省市：
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