[发明专利]超声切面图像质量控制方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种超声切面图像质量控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取超声多切面图像数据集；

对所述超声多切面图像数据集进行切面分类处理，得到各切面图像对应的类别标签；

根据各切面图像对应的类别标签，调用对应的已训练的目标检测网络对各切面图像进行预测，得到预测结果，所述已训练的目标检测网络基于携带目标结构标注信息的超声多切面图像数据集训练得到；

根据所述预测结果和预设切面打分评估规则，得到各切面图像的质量得分及评估结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述已训练的目标检测网络包括分类子网和目标检测子网；

所述调用对应的已训练的目标检测网络对各切面图像进行预测，得到预测结果包括：

根据所述分类子网对各切面图像进行分类处理、并根据所述目标检测子网对各切面图像进行目标框回归处理；

识别并定位各切面图像中的目标结构，得到各切面图像中目标结构对应的类别、位置、数量以及置信度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述类别标签包括切面名称；

所述对所述超声多切面图像数据集进行切面分类处理，得到各切面图像对应的类别标签包括：

将所述超声多切面图像数据集输入至预训练的分类网络进行切面分类处理，得到各切面图像的切面名称。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测结果和预设切面打分评估规则，得到各切面图像的得分及评估结果包括：

将所述预测结果中的目标结构与所述目标结构对应的标准规则进行对比，得到初始得分以及第一评估结果；

提取所述预测结果中各目标结构的置信度、并基于所述置信度以及预设权重，得到清晰度得分以及第二评估结果；

根据所述初始得分、所述清晰度得分以及预设扣分指标，得到各切面图像的质量得分；

综合所述各切面图像的质量得分、所述第一评估结果以及所述第二评估结果，得到各切面图像的评估结果。

5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述对所述超声多切面图像数据集进行切面分类处理之前，还包括：

获取原始超声多切面图像；

对所述原始超声多切面图像进行图像预处理，得到所述超声多切面图像数据集。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述图像预处理包括去冗、去噪、归一化以及图像增强处理。

7.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测结果和预设切面打分评估规则，得到各切面图像的质量得分及评估结果之后，还包括：

根据所述各切面图像的质量得分及评估结果，生成质量评估报告；

推送所述质量评估报告。

8.一种超声切面图像质量控制装置，其特征在于，所述装置包括：

数据集获取模块，用于获取超声多切面图像数据集；

数据集分类模块，用于对所述超声多切面图像数据集进行切面分类处理，得到各切面图像对应的类别标签；

图像预测模块，用于根据各切面图像对应的类别标签，调用对应的已训练的目标检测网络对各切面图像进行预测，得到预测结果，所述已训练的目标检测网络基于携带目标结构标注信息的超声多切面图像数据集训练得到；

质量控制模块，用于根据所述预测结果和预设切面打分评估规则，得到各切面图像的质量得分及评估结果。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。