[发明专利]颈动脉斑块的性质判别方法、存储介质及超声装置

权利要求书

1.一种颈动脉斑块的性质判别方法，其特征在于，所述颈动脉斑块的性质判别方法包括：

获取同一就诊者包括颈动脉斑块的至少两组超声信息，每组超声信息包括就诊者基于多种超声检查方式中的任意一种得到的超声视频或超声图像，且至少两组超声信息的超声检查方式不同；

通过第一神经网络识别所述至少两组超声信息，得到至少两组血管信息，每组所述血管信息包括血管视频或血管图像，所述血管视频包括超声视频中有斑块的血管所在区域的图像流，所述血管图像包括超声图像中有斑块的血管所在的图片；

通过特征提取模型提取所述至少两组血管信息中的图像特征；

根据第二神经网络和所述至少两组血管信息中的图像特征，识别得到血管中斑块的性质类别。

2.根据权利要求1所述的颈动脉斑块的性质判别方法，其特征在于，所述颈动脉斑块的性质判别方法还包括：

获取训练样本，所述训练样本包括m个就诊者的n组训练超声信息以及每组训练超声信息的标注信息，且每个就诊者对应至少两组训练超声信息，每组训练超声信息包括训练超声视频或训练超声图像，所述标注信息包括第一标注信息和第二标注信息，所述第一标注信息用于标注所述训练超声视频或所述训练超声图像中有斑块的血管所在的位置，所述第二标注信息用于标注所述训练超声视频或所述训练超声图像中斑块的性质类别，n为大于等于2的整数，m为大于等于1的整数；

根据所述n组训练超声信息以及所述第一标注信息训练第一初始化网络，得到所述第一神经网络；

根据所述n组训练超声信息以及所述第二标注信息训练第二初始化网络，得到所述第二神经网络。

3.根据权利要求1所述的颈动脉斑块的性质判别方法，其特征在于，所述超声检查方式为二维超声、微血管成像技术、彩色血流、弹性成像或者超声造影。

4.一种颈动脉斑块的性质判别方法，其特征在于，所述颈动脉斑块的性质判别方法包括：

获取训练样本，所述训练样本包括m个就诊者的n组训练超声信息以及每组训练超声信息的标注信息，每组训练超声信息包括训练超声视频或训练超声图像，且每个就诊者对应至少两组训练超声信息，所述标注信息包括第一标注信息和第二标注信息，所述第一标注信息用于标注所述训练超声视频或所述训练超声图像中有斑块的血管所在的位置，所述第二标注信息用于标注所述训练超声视频或所述训练超声图像中斑块的性质类别，n为大于等于2的整数，m为大于等于1的整数；

根据所述n组训练超声信息以及所述第一标注信息训练第一初始化网络，得到第一神经网络，所述第一神经网络用于识别所述训练超声视频或所述训练超声图像中有斑块的血管所在的位置；

提取所述n组训练超声信息中的图像特征，对提取到的图像特征进行特征聚合，根据特征聚合后的图像特征以及所述第二标注信息训练第二初始化网络，得到第二神经网络，所述第二神经网络用于识别斑块的性质类别。

5.根据权利要求4所述的颈动脉斑块的性质判别方法，其特征在于，若所述n组超声训练信息中包括满足预设条件的超声训练信息，所述根据n组训练超声信息以及所述第一标注信息训练第一初始化网络，包括：

将满足所述预设条件的超声训练信息中的二维图像信息和其他类型图像信息进行融合；

根据融合后的信息以及所述第一标注信息训练所述第一初始化网络。

6.根据权利要求5所述的颈动脉斑块的性质判别方法，其特征在于，所述将满足所述预设条件的超声训练信息中的二维图像信息和其他类型图像信息进行融合，包括：

分别将所述二维图像信息以及其他类型图像信息中各位置处的灰度值确定为融合后的图像在对应位置处的B通道的值；

将所述二维图像信息中各位置处的灰度值确定为融合后的图像在对应位置处的G通道的值；

将默认值确定为融合后的图像在R通道处的值。