[发明专利]一种基于深度学习的小儿髋关节超声图像质量检测方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的小儿髋关节超声图像质量检测方法，其特征在于包括以下步骤：

1）一个构建小儿髋关节二维冠状位超声图像数据库的步骤；所述的小儿髋关节二维冠状位超声图像数据库包含构建手工标记数据集和标准性判定数据集；

2）一个基于深度学习方法的对小儿髋关节超声图像的七个关键结构进行分割训练的步骤；在分割训练的步骤中，输出带有骨-软骨交界面、股骨头、滑膜皱襞、关节囊与软骨膜、关节盂唇、软骨顶、骨性顶七个解剖结构分割标记的超声图像；

3）依据格拉夫超声诊断技术的图像质量标准建立小儿髋关节超声图像质量检测方法；

4）将步骤1）所述的标准性判定数据集中的所有图像作为输入，对该图像质量检测方法进行测试，最终输出基于分割结果的图像质量检测结果，即“图像标准”或“图像不标准”两种结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的小儿髋关节超声图像质量检测方法，其特征在于：

步骤1：在所述的构建小儿髋关节二维冠状位超声图像数据库的过程中，所述的小儿髋关节二维冠状位超声图像数据库包括手工标记数据集和标准性判定数据集；所述的小儿髋关节二维冠状位超声图像数据库内的超声图像是指根据格拉夫超声诊断技术采集到的0-6月大发育性髋关节发育不良患儿的髋关节二维冠状位超声图像；

步骤1.1：在所述的构建小儿髋关节二维冠状位超声图像数据库的过程中，包括一个构建手工标记小儿髋关节二维冠状位超声图像数据集的过程；所述的手工标记数据集是指对所有小儿髋关节二维冠状位超声标准图像的7个解剖学结构分别进行标记，所述的7个解剖学结构包括：骨-软骨交界面、股骨头、滑膜皱襞、关节囊与软骨膜、关节盂唇、软骨顶、骨性顶，满足上述的小儿髋关节二维冠状位超声标准图像的7个解剖学结构的数据集用于图像分割任务的训练和交叉验证，手工标记数据集中的图像大于或者等于200幅；

步骤1.2：在所述的构建小儿髋关节二维冠状位超声图像数据库的过程中，还包括一个构建小儿髋关节二维冠状位超声图像标准性判定数据集的过程，所述的小儿髋关节二维冠状位超声图像标准性判定数据集是指包含标准图像和不标准图像的无人工注释的发育性髋关节发育不良患儿超声图像数据集，标准图像是指骨-软骨交界面、股骨头、关节盂唇、关节囊与软骨膜、滑膜皱襞、软骨顶、骨性顶七个解剖结构完整存在，同时中间切面、关节盂唇中心点、髂骨下缘最低点完整可用；不标准图像则是指不满足上述标准图像中任意一个解剖结构要求的图像；标准图像和不标准图像的数量均大于或者等于50幅；

步骤2：在所述的基于深度学习的方法对小儿髋关节超声图像的七个关键结构进行分割训练的步骤中；

步骤2.1：在对基于深度学习的对小儿髋关节超声图像的七个关键结构进行分割训练的步骤中，使用步骤1.1中所述的手工标记数据集，将其按照8：1：2的比例把超声图像数据集随机分成训练集、验证集和测试集，对训练集中的图像进行图像扩增操作，通过使用水平翻转、垂直翻转、向右旋转90°、向右旋转270°、高斯噪声、高斯模糊、伽马变换和归一化的图像处理方式将图片数量增加到原来的9倍；

步骤2.2：将步骤2.1中的训练集和验证集中的图像数据输入深度学习图像分割网络中进行训练，得到训练好的可分割发育性髋关节发育不良超声图像中七个解剖点的DDH超声图像分割网络；

步骤2.3：将步骤2.1中的测试集图像数据中每个图像传入已经训练完成的步骤2.2的DDH超声图像分割网络中，输出带有骨-软骨交界面、股骨头、关节盂唇、关节囊与软骨膜、滑膜皱襞、软骨顶、骨性顶七个解剖结构分割标记的超声图像；通过对网络的测试训练，保存测试集上最佳性能的模型最为最终模型；

步骤3：在所述的依据格拉夫超声诊断技术的图像质量标准建立小儿髋关节七个关键结构图像质量检测方法的步骤中；

步骤3.1：一个对输出的图像检测骨-软骨交界面、股骨头、关节盂唇、关节囊与软骨膜、滑膜皱襞、软骨顶、骨性顶七个解剖结构是否完整存在的步骤：

步骤3.1.1：对分割结果进行可见性判断的步骤，通过识别分割后的不同结构，并计算不同结构的像素值，保证每个解剖点的像素值在合理范围内，所述的合理范围是指每个解剖点的像素平均值±标准误，未在范围内则视该结构为不合格结构，对于超出合理范围的图像，跳过后续标准化检查；

步骤3.1.2：对可见性判断后图像进行形态学检查的步骤，对识别出的不同结构进行形态学模版匹配，形状差异大、结构违背常规状态的结构被视为不合格结构，对于违背常规状态的结构图像，跳过后续标准化检查；

步骤3.1.3：对形态学检查后图像进行相对位置检查的步骤，根据不同结构的质心位置对他们进行相对位置检查，对于出现明显结构位置紊乱的图像，跳过后续标准化检查；

步骤3.2：一个对输出的图像检测可用性的步骤：

步骤3.2.1：通过上述检测保证髂骨、盂唇的结构形态无误，则图像已满足髂骨下缘最低点及盂唇的可见性；

步骤3.2.2：根据髂骨的形态结构，通过边缘提取方法获得髂骨平面所对应的边缘线，找到髂骨边缘线转折点，获取髂骨平行于水平线的边缘，对在该边缘上的点进行直线拟合，从而求取平直髂骨对应的水平线夹角，当该夹角在±5°范围内则视为标准，否则图像不标准；

将步骤1.2中所述的标准性判定数据集中的所有图像作为输入，对该图像质量检测方法进行测试，最终输出基于分割结果的图像质量检测结果，即“图像标准”或“图像不标准”两种结果。