[发明专利]颈动脉斑块的性质判别方法、存储介质及超声装置

说明书

本发明涉及超声医学影像处理技术领域，具体公开了一种颈动脉斑块的性质判别方法，其中，所述颈动脉斑块的性质判别方法包括：获取包括颈动脉斑块的超声造影视频；通过第一神经网络识别所述超声造影视频，得到血管造影视频，所述血管造影视频包括所述超声造影视频中有斑块的血管所在区域的图像流；通过特征提取模型提取所述血管造影视频中的图像特征；通过第二神经网络识别图像特征，得到有斑块的性质类别。本发明还公开了一种存储介质及超声装置。本发明提供的颈动脉斑块的性质判别方法及装置能够有效识别出有斑块的性质类别，实现了对颈动脉斑块的定性分析，从而为医护人员对颈动脉斑块的分析和诊断提供重要的依据。

技术领域

本发明涉及超声图像处理技术领域，尤其涉及一种颈动脉斑块的性质判别方法、用于存储执行颈动脉斑块的性质判别方法的程序指令的存储介质和包括该存储介质的超声装置。

背景技术

颈动脉斑块的危害与斑块的性质、部位及形状有关。颈动脉斑块包括易损斑块、稳定斑块。其中，颈动脉易损斑块的主要危害是缺血性脑卒中。易损斑块又称软斑块、不稳定斑块，斑块形状不规则，易脱落，脱落后可随着血流堵塞脑血管，引起缺血性脑卒中，导致患者出现半身不遂、失语、眼歪嘴斜等症状。而稳定斑块患者，斑块钙化，较结实，不易脱落及破裂，故而不易引起脑血管的栓塞。颈动脉斑块的易损性与脑血管等疾病的发生有密切的关联，而目前，对颈动脉斑块性质的检测尚且没有一种非常准确、快速而简单的方法，常用的是通过使用超声造影(CEUS)检查发现颈动脉斑块内新生血管的增强程度来判别，这比传统二维超声可以更加准确判断斑块的性质。传统的二维超声只可以看到斑块的位置，大小，形态，回声等特征，斑块内部特征却无法检测到，CEUS除了可以显示斑块的大小，形态，边缘和残余官腔，还可以显示斑块内的新生血管，斑块内新生血管对于斑块的易损/稳定性判定有一定的参考作用，对于有新生血管的斑块，容易破裂出血，造成斑块破裂脱落，而颈动脉斑块破裂脱落形成栓子梗塞脑血管是造成脑卒中最主要的原因之一。因此，对于颈动脉斑块的易损性判别研究具有临床意义。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种颈动脉斑块的性质判别方法、用于存储执行颈动脉斑块的性质判别方法的程序指令的存储介质和包括该存储介质的超声装置，以解决现有技术中的问题。

作为本发明的第一个方面，提供一种颈动脉斑块的性质判别方法，其中，所述颈动脉斑块的性质判别方法包括：

所述颈动脉斑块的性质判别方法包括：

获取包括颈动脉斑块的超声造影视频；

通过第一神经网络识别所述超声造影视频，得到血管视频，所述血管视频包括所述超声造影视频中有斑块的血管所在区域的图像流；

通过特征提取模型提取所述血管视频中的图像特征；

通过第二神经网络识别图像特征，得到血管中斑块的性质类别。

可选的，所述颈动脉斑块的性质判别方法还包括：

获取训练样本，所述训练样本包括n个训练超声造影视频以及每个训练超声造影视频的标注信息，所述标注信息包括第一标注信息和第二标注信息，所述第一标注信息用于标注所述训练超声造影视频中有斑块的血管所在的位置，所述第二标注信息用于标注所述训练超声造影视频中斑块的性质类别，n为大于等于2的整数；

根据所述n个训练超声造影视频和所述第一标注信息训练第一初始化网络，得到所述第一神经网络；

根据所述n个训练超声造影视频和所述第二标注信息训练第二初始化网络，得到所述第二神经网络。

作为本发明的第二个方面，提供了一种颈动脉斑块的性质判别方法，所述颈动脉斑块的性质判别方法包括：