【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本申請涉及圖像處理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種基于智能算法的超聲心動圖影像分析系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、目前，針對醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的人工智能技術(shù)逐漸普及。利用人工智能技術(shù)對心臟超聲圖像進(jìn)行自動化的測量、分析和解讀，相比于醫(yī)生手動進(jìn)行的過程，展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢。這種技術(shù)能夠確保數(shù)據(jù)處理和識別的一致性，消除主觀判斷的影響，降低不同醫(yī)生之間以及同一位醫(yī)生在不同時間點(diǎn)評估心臟超聲結(jié)果的差異性，從而提升圖像解讀的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性。此外，人工智能的應(yīng)用還極大提高了心臟超聲檢查的效率，更好地滿足了臨床實(shí)踐的需求，進(jìn)而有助于提高醫(yī)療行業(yè)的整體效率，減少醫(yī)療費(fèi)用，減輕家庭及社會的經(jīng)濟(jì)壓力。
2、相關(guān)技術(shù)中，隨著對心臟超聲動態(tài)影像的自動測量需求加深，對于心臟超聲動態(tài)影像測量的人工智能研發(fā)也相應(yīng)深入。然而，目前基于人工智能的心臟超聲動態(tài)影像測量，只能實(shí)現(xiàn)對心臟血液流向的簡單還原，而無法對血流速進(jìn)行精確估算及標(biāo)記跟蹤，致使心臟超聲動態(tài)影像的可用性受限。
3、因此，本申請?zhí)峁┝艘环N基于智能算法的超聲心動圖影像分析系統(tǒng)，以解決上述技術(shù)問題之一。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本申請的目的在于提供一種基于智能算法的超聲心動圖影像分析系統(tǒng)，能夠解決上述提到的至少一個技術(shù)問題。具體方案如下：
2、根據(jù)本申請的具體實(shí)施方式，第一方面，本申請?zhí)峁┮环N基于智能算法的超聲心動圖影像分析系統(tǒng)，包括：
3、影像獲取模塊，用于基于彩色多普勒成像方式，獲取超聲心動圖影像數(shù)據(jù)；特征提取模塊，用于對超聲心動圖影像數(shù)據(jù)進(jìn)
4、一種實(shí)施方式中，智能算法模塊采用如下方式確定后一影像幀中目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)的位置信息：基于相鄰影像幀中后一影像幀的目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)對應(yīng)的、修正后的特征信息，進(jìn)行位置特征識別，得到后一影像幀中目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)的位置信息。
5、一種實(shí)施方式中，智能算法模塊采用如下公式確定后一影像幀中目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)的流速信息：其中，y表示后一影像幀中目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)的流速信息，a表示后一影像幀中目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)的加速度信息，λ表示相鄰影像幀的幀間隔，φ表示修正系數(shù)，修正系數(shù)基于標(biāo)記點(diǎn)在多個不同區(qū)域中所處的目標(biāo)區(qū)域確定，多個不同區(qū)域與超聲心動圖影像中心臟的多個不同部位一一對應(yīng)；其中，智能算法模塊采用如下公式確定后一影像幀中目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)的加速度信息：其中，a表示目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)的加速度，γ表示目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)所處區(qū)域?qū)?yīng)的補(bǔ)償系數(shù)，ld表示超聲心動圖影像中與目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)處于同一區(qū)域、且位于目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)左下位置的第一標(biāo)記血流點(diǎn)，ru表示超聲心動圖影像中與目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)處于同一區(qū)域、且位于目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)右上位置的第二標(biāo)記血流點(diǎn)，rd表示超聲心動圖影像中與目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)處于同一區(qū)域、且位于目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)右下位置的第三標(biāo)記血流點(diǎn)，lu表示超聲心動圖影像中與目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)處于同一區(qū)域、且位于目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)左上位置的第四標(biāo)記血流點(diǎn)，flld為第一標(biāo)記點(diǎn)在超聲心動圖影像中的流向坐標(biāo)，flru為第二標(biāo)記點(diǎn)在超聲心動圖影像中的流向坐標(biāo)，flrd為第三標(biāo)記點(diǎn)在超聲心動圖影像中的流向坐標(biāo)，fllu為第四標(biāo)記點(diǎn)在超聲心動圖影像中的流向坐標(biāo)，lldru表示第一標(biāo)記血流點(diǎn)與第二標(biāo)記血流點(diǎn)在超聲心動圖影像中的距離，lrdlu表示第三標(biāo)記血流點(diǎn)與第四標(biāo)記血流點(diǎn)在超聲心動圖影像中的距離。
6、一種實(shí)施方式中，特征提取模塊包括：邊緣檢測模塊，用于檢測超聲心動圖影像中的邊緣特征；區(qū)域特征提取模塊，用于從超聲心動圖影像中提取區(qū)域特征。
7、一種實(shí)施方式中，結(jié)果輸出模塊包括：分類結(jié)果輸出模塊，用于輸出將超聲心動圖影像中的標(biāo)記血流點(diǎn)的分類結(jié)果；分析報(bào)告生成模塊，用于基于位置信息以及流速信息生成并輸出超聲心動圖影像分析報(bào)告。
8、一種實(shí)施方式中，影像獲取模塊包括：超聲心動圖設(shè)備接口，用于與超聲心動圖設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)通信；數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集超聲心動圖設(shè)備中的影像數(shù)據(jù)。
9、一種實(shí)施方式中，結(jié)果輸出模塊支持多種輸出方式，包括打印輸出、電子文檔輸出、以及在線展示。
10、一種實(shí)施方式中，智能算法模塊：模型訓(xùn)練模塊，用于訓(xùn)練和優(yōu)化卡斯曼補(bǔ)償值ks；模型更新模塊，用于基于對結(jié)果輸出模塊的輸出結(jié)果做出的人工標(biāo)注，更新和優(yōu)化卡斯曼補(bǔ)償值ks。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于智能算法的超聲心動圖影像分析系統(tǒng)，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1的系統(tǒng)，其中，智能算法模塊采用如下方式確定后一影像幀中目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)的位置信息：
3.根據(jù)權(quán)利要求1的系統(tǒng)，其中，智能算法模塊采用如下公式確定后一影像幀中目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)的流速信息：
4.根據(jù)權(quán)利要求1的系統(tǒng)，其中，特征提取模塊包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1的系統(tǒng)，其中，結(jié)果輸出模塊包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1的系統(tǒng)，其中，影像獲取模塊包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1的系統(tǒng)，其中，結(jié)果輸出模塊支持多種輸出方式，包括打印輸出、電子文檔輸出、以及在線展示。
8.根據(jù)權(quán)利要求1的系統(tǒng)，其特征在于，智能算法模塊：
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于智能算法的超聲心動圖影像分析系統(tǒng)，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1的系統(tǒng)，其中，智能算法模塊采用如下方式確定后一影像幀中目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)的位置信息：
3.根據(jù)權(quán)利要求1的系統(tǒng)，其中，智能算法模塊采用如下公式確定后一影像幀中目標(biāo)標(biāo)記血流點(diǎn)的流速信息：
4.根據(jù)權(quán)利要求1的系統(tǒng)，其中，特征...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王浩，裘瑋晶，李楨，
申請(專利權(quán))人：江蘇瑞康成醫(yī)療科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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