[发明专利]解剖结构的自动测量方法和超声成像系统在审

专利信息
申请号: 202011506495.7 申请日: 2020-12-18
公开(公告)号: CN112998755A 公开(公告)日: 2021-06-22
发明(设计)人: 邹耀贤;林穆清;王泽兵 申请(专利权)人: 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司
主分类号: A61B8/08 分类号: A61B8/08;A61B8/00
代理公司: 北京磐华捷成知识产权代理有限公司 11851 代理人: 谢栒
地址: 518057 广东省深圳市南*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 解剖 结构 自动 测量方法 超声 成像 系统
【权利要求书】:

1.一种解剖结构的自动测量方法,其特征在于,包括:

在显示界面上显示至少两个窗口,其中,所述窗口显示有超声图像;

获取用户的待测测量项选择指令;

响应所述待测测量项选择指令,从所述至少两个窗口中确定目标窗口,其中所述目标窗口为显示有待测测量项对应的测量目标的超声图像的窗口;

在所述目标窗口显示的所述待测测量项对应的测量目标的超声图像上测量所述待测测量项。

2.一种解剖结构的自动测量方法,其特征在于,包括:

在显示界面上显示至少两个窗口,其中,所述窗口显示有超声图像;

响应于用户的测量启动指令,识别每个所述窗口显示的超声图像中对应的测量项,确定识别出有测量项对应的超声图像的窗口为目标窗口,所有所述目标窗口显示的超声图像所包含的所有测量项均为待测测量项;

在所有所述目标窗口显示的超声图像上测量所述待测测量项。

3.一种解剖结构的自动测量方法,其特征在于,包括:

在显示界面上显示至少两个超声图像;

获取用户的待测测量项选择指令;

响应于所述待测测量项选择指令,从所述至少两个超声图像中确定对应有所述待测测量项的超声图像为识别图像;

在所述识别图像上测量所述待测测量项。

4.根据权利要求3所述的自动测量方法,其特征在于,所述从所述至少两个超声图像中确定对应有所述待测测量项的超声图像为识别图像包括:

通过预训练的机器学习模型对所述至少两个超声图像进行分类,将输出的对应有所述待测测量项的一类超声图像作为识别图像;所述预训练的机器学习模型通过包含了多种测量项标定结果的多幅超声图像训练而成,所述多种测量项包括所述待测测量项。

5.根据权利要求4所述的自动测量方法,其特征在于,所述在所述识别图像上测量所述待测测量项包括:

通过边缘检测方法提取所述识别图像中所述待测测量项对应的测量目标的轮廓;

对所述测量目标对应的轮廓进行拟合,以获得所述测量目标对应的拟合方程;

通过所述拟合方程确定所述待测测量项的测量结果。

6.根据权利要求3所述的自动测量方法,其特征在于,所述从所述至少两个超声图像中确定对应有所述待测测量项的超声图像为识别图像包括:

通过预训练的机器学习模型对所述至少两个超声图像中所包括的测量项对应的测量目标进行定位及分类,将输出的定位有所述待测测量项的测量目标的位置区域的一类超声图像作为识别图像;所述预训练的机器学习模型通过包含了多种测量项对应的测量目标的位置区域的标定结果的多幅超声图像训练而成,所述多种测量项包括所述待测测量项。

7.根据权利要求6所述的自动测量方法,其特征在于,所述在所述识别图像上测量所述待测测量项包括:

对所述测量目标进行目标拟合得到所述测量目标的拟合方程;

通过所述拟合方程确定所述待测测量项的测量结果。

8.一种解剖结构的自动测量方法,其特征在于,包括:

在显示界面上显示至少两个超声图像;

响应于用户的测量启动指令,从所述至少两个超声图像中识别对应有至少一个测量项的超声图像为识别图像,所述识别图像所对应的所有测量项均为待测测量项;

在所述识别图像上测量所述待测测量项。

9.根据权利要求8所述的自动测量方法,其特征在于,所述从所述至少两个超声图像中识别对应有至少一个测量项的超声图像为识别图像包括:

通过预训练的机器学习模型对所述至少两个超声图像进行分类,将输出的对应有至少一个测量项的超声图像作为识别图像;所述预训练的机器学习模型通过包含了多种测量项标定结果的多幅超声图像训练而成。

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