【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及超聲影像分析，尤其涉及基于超聲影像的心臟異常分析方法及系統。
技術介紹
1、在臨床醫學領域，心臟疾病的早期診斷與精準治療對于患者的預后至關重要。然而，傳統的心臟影像診斷方法往往依賴于單一角度或單一時相的掃描圖像，這在一定程度上限制了醫生對心臟結構與功能狀態的全面評估。具體而言，單一角度的掃描可能無法捕捉到心臟某些隱蔽區域的異常變化，而單一時相的影像則難以全面反映心臟在心動周期中的動態變化過程；
2、此外，心臟圖像在采集過程中往往受到多種因素的干擾，如患者體位變動、呼吸運動、設備噪聲等，這些因素都可能導致圖像質量下降，影響后續的特征提取與異常檢測。盡管現代醫療影像技術已經取得了顯著進步，但在復雜的心臟疾病診斷中，如何進一步提高圖像質量、增強特征提取的精準性，仍是亟待解決的技術難題；
3、另一方面，心臟疾病的種類繁多，且不同疾病在影像表現上可能存在重疊或相似之處，這給醫生的診斷帶來了巨大挑戰。傳統的診斷方法往往依賴于醫生的經驗和主觀判斷，缺乏客觀、量化的評估標準，容易導致誤診或漏診的發生。
4、因此，有必要提供基于超聲影像的心臟異常分析方法及系統解決上述技術問題。
技術實現思路
1、為解決上述技術問題，本專利技術提供基于超聲影像的心臟異常分析方法及系統達到提高了心臟圖像分析的準確性和檢測敏感性、驗證了異常識別的可靠性，增強了診斷結論的可信度的有益效果。
2、本專利技術提供的基于超聲影像的心臟異常分析方法，所述分析方法包括以下
3、s1、掃描心臟區域獲取一張心臟圖像作為主圖像，且從不同的角度對心臟的同一區域進行掃描，獲得至少一張心臟圖像作為副圖像；
4、s2、將副圖像與主圖像進行圖像配準，并基于圖像配準結果，對主圖像進行信息補償，獲得補償后心臟圖像；
5、s3、對補償后心臟圖像進行圖像優化處理，具體包括去噪、銳化以及增強對比度，獲得補償優化心臟圖像；
6、s4、分別對主圖像和補償優化心臟圖像提取特征，具體包括心臟結構的幾何形狀、血流信息，獲得主圖像特征和補償優化心臟圖像特征；
7、s5、基于對主圖像和補償優化心臟圖像提取的特征，運用預先設置的異常分析模型分別對主圖像和補償優化心臟圖像進行檢測識別，輸出主圖像和補償優化心臟圖像的檢測結果；
8、s6、對主圖像和補償優化心臟圖像的檢測結果進行對比，獲得心臟異常對比結果。
9、優選的，所述步驟s2具體包括以下步驟：
10、s2.1、對副圖像進行預處理，具體包括去除偽影、校正幾何畸變；
11、s2.2、使用圖像配準算法將副圖像與主圖像校準對齊，獲得配準結果；
12、s2.3、根據配準結果，識別副圖像中缺失或模糊的信息，并利用補償、融合技術對主圖像進行信息補償，獲得補償后心臟圖像。
13、優選的，所述步驟s4具體包括以下步驟：
14、s4.1、利用圖像分割技術提取心臟輪廓，并標記心臟輪廓結構；
15、s4.2、基于標記心臟輪廓結構，提取幾何形狀特征，具體包括心室大小、心房體積；
16、s4.3、利用多普勒超聲技術分析識別血流動力學特征，具體包括血流速度、方向及渦流血流動力學特征。
17、優選的，所述步驟s5中預先設置的異常分析模型訓練過程包括：
18、收集歷史心臟圖像數據，具體包括正常心臟和已知異常狀態下的心臟圖像；
19、對歷史心臟圖像數據進行預處理，具體包括清洗數據以及標準化圖像，獲得清洗后心臟圖像數據；
20、選擇卷積神經網絡作為模型架構，以清洗后心臟圖像數據作為訓練集輸入至卷積神經網絡模型架構，訓練獲得異常分析模型。
21、優選的，所述步驟s5具體包括以下步驟：
22、s5.1、將主圖像特征和補償優化心臟圖像特征輸入異常分析模型中進行檢測識別，輸出主圖像檢測結果和補償優化心臟圖像檢測結果；
23、s5.2、記錄存儲主圖像檢測結果和補償優化心臟圖像檢測結果。
24、優選的，所述步驟s6具體包括以下步驟：
25、s6.1、將主圖像檢測結果和補償優化心臟圖像檢測結果并列展示；
26、s6.2、對比主圖像檢測結果和補償優化心臟圖像檢測結果在異常檢測的一致性，獲得對比結果；
27、s6.3、根據對比分析結果，生成心臟異常對比報告。
28、基于超聲影像的心臟異常分析系統，所述分析系統包括：
29、掃描采集模塊，用于掃描心臟區域獲取一張心臟圖像作為主圖像，且從不同的角度對心臟的同一區域進行掃描，獲得至少一張心臟圖像作為副圖像；
30、配準補償模塊，用于將副圖像與主圖像進行圖像配準，并基于圖像配準結果，對主圖像進行信息補償，獲得補償后心臟圖像；
31、優化處理模塊，用于對補償后心臟圖像進行圖像優化處理，具體包括去噪、銳化以及增強對比度，獲得補償優化心臟圖像；
32、特征提取模塊，用于分別對主圖像和補償優化心臟圖像提取特征，具體包括心臟結構的幾何形狀、血流信息，獲得主圖像特征和補償優化心臟圖像特征；
33、檢測識別模塊，用于基于對主圖像和補償優化心臟圖像提取的特征，運用預先設置的異常分析模型分別對主圖像和補償優化心臟圖像進行檢測識別，輸出主圖像和補償優化心臟圖像的檢測結果；
34、對比模塊，用于對主圖像和補償優化心臟圖像的檢測結果進行對比，獲得心臟異常對比結果。
35、與相關技術相比較，本專利技術提供的基于超聲影像的心臟異常分析方法及系統具有如下有益效果：
36、本專利技術通過多角度掃描與圖像配準技術，結合信息補償和圖像優化處理，顯著提高了心臟結構與功能狀態的全面性和清晰度，增強了特征提取的精準性，進而有效提高了心臟圖像分析的準確性和檢測敏感性，并且，通過主圖像與補償優化心臟圖像檢測結果的對比分析，進一步驗證了異常識別的可靠性，增強了診斷結論的可信度，為醫生提供了更全面、詳細的診斷信息，從而輔助其作出更精準的臨床決策。
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1.基于超聲影像的心臟異常分析方法，其特征在于，所述分析方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于超聲影像的心臟異常分析方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的基于超聲影像的心臟異常分析方法，其特征在于，所述步驟S4具體包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的基于超聲影像的心臟異常分析方法，其特征在于，所述步驟S5中預先設置的異常分析模型訓練過程包括：
5.根據權利要求1所述的基于超聲影像的心臟異常分析方法，其特征在于，所述步驟S5具體包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的基于超聲影像的心臟異常分析方法，其特征在于，所述步驟S6具體包括以下步驟：
7.基于超聲影像的心臟異常分析系統，應用于如權利要求1-6任一項所述的基于超聲影像的心臟異常分析方法，其特征在于，所述分析系統包括：
【技術特征摘要】
1.基于超聲影像的心臟異常分析方法，其特征在于，所述分析方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于超聲影像的心臟異常分析方法，其特征在于，所述步驟s2具體包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的基于超聲影像的心臟異常分析方法，其特征在于，所述步驟s4具體包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的基于超聲影像的心臟異常分析方法，其特征在于，所述步驟s5中預先設...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊穎，李明星，
申請(專利權)人：西南醫科大學附屬醫院，
類型：發明
國別省市：
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