[发明专利]一种在超声胆胰管检查中胆胰管宽度的测量方法

权利要求书

1.一种在超声胆胰管检查中胆胰管宽度的测量方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1、在超声内镜胆胰管的连续性扫描检查中，利用训练好的图像分割神经网络模型，实时识别获取超声内镜检查图像中胆胰管的区域，并在影像中标示；

S2、根据胆胰管区域边缘的坐标点序列，得到表征胆胰管区域最宽宽度的线段，并标示，具体包括：

首先得到胆胰管区域最小外切矩形R，胆胰管区域的点坐标序列为P，R的四个顶点为a、b、c、d，短边为ab、cd；遍历P中每个点P_i和短边ab组成的三角形，计算三角形面积，找到面积最小三角形对应的点P_ab：

同样的，找到短边cd对应的点P_cd；此时点P被点P_ab、P_cd分成了2部分P1、P2；遍历P1的每个点P1_i，对每个点P1_i遍历P2中的各个点P2_j，这2个点形成一条线段（P1_iP2_j），计算线段（P1_iP2_j）与短边ab的夹角，记录下夹角小于10°的线段（P1_i，P2_j）；对记录的线段列表中的计算长度len（P1_iP2_j），取最长长度L_max对应的线段为表征胆胰管区域最宽宽度的线段，记为（P1_max，P2_max）：

并在影像中标示该线段；

S3、根据线段端点坐标计算标识出的线段的长度，当长度超过设定的阈值时，发出警示。

2.根据权利要求1所述的一种在超声胆胰管检查中胆胰管宽度的测量方法，其特征在于：所述步骤S1中的图像分割神经网络模型包括两组UNet++图像分割神经网络模型；第一组UNet++图像分割神经网络模型实时识别获取超声内镜检查图像中的有效图像区域，并以其外切水平矩形裁剪图像；另一组UNet++图像分割神经网络模型在裁剪图像中识别胆胰管的区域，并在影像中标示。

3.根据权利要求1所述的一种在超声胆胰管检查中胆胰管宽度的测量方法，其特征在于：所述步骤S3中根据超声图像中边缘的刻度所对应的实际长度，把标识出的线段的长度换算成物理实际长度，即得到胆胰管实际的物理宽度，并在影像中显示，当实际宽度超过阈值时，发出警示。

4.根据权利要求1或3所述的一种在超声胆胰管检查中胆胰管宽度的测量方法，其特征在于：所述警示为区域、线段的突出显示或警报提示。