[发明专利]一种超声图像检测方法及装置

说明书

本申请提供一种超声图像检测方法及装置，涉及超声图像处理技术领域，包括：获取超声视频流，并通过预先训练好的神经网络模型从超声视频流中确定包括目标物的基准帧以及目标物在基准帧中的位置；根据基准帧以及目标物在基准帧中的位置采用目标跟踪算法对基准帧的后续帧进行目标跟踪；在对基准帧的后续帧成功进行目标跟踪时，获取目标物在后续帧中的位置。神经网络模型能够准确地获取目标物在基准帧中的位置，保证采用目标跟踪的方式对基准帧的后续帧中的目标物进行准确的跟踪，从而能够通过目标跟踪的方式快速的获取基准帧的后续帧中目标物的位置，提高目标物检测速度，进而保证超声图像检测的实时性。

技术领域

本申请涉及超声图像处理技术领域，具体而言，涉及一种超声图像检测方法及装置。

背景技术

超声成像是利用超声声束扫描人体，通过对反射信号的接收、处理，以获得体内器官的图像，超声波对人体软组织有良好的分辨能力，有利于识别生物组织的微小病变。超声图像显示活体组织可不用染色处理，即可获得所需图像，有利于检测活体组织。根据超声图像，可以导向针刺抽出积液、积血、积脓、注入治疗药物等操作，目前的超声图像处理中通常需要对超声图像中的特征进行提取，再采用图像特征匹配的算法对超声图像中的目标进行检测，但是采用该方法的计算时间长，无法满足超声图像检测的实时性，从而导致对超声图像的检测结果鲁棒性不高。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种超声图像检测方法及装置，用以改善现有技术中超声图像的检测结果鲁棒性不高的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种超声图像检测方法，所述方法包括：获取超声视频流，并通过预先训练好的神经网络模型从所述超声视频流中确定包括目标物的基准帧以及所述目标物在所述基准帧中的位置；根据所述基准帧以及所述目标物在所述基准帧中的位置采用目标跟踪算法对所述基准帧的后续帧进行目标跟踪；在对所述基准帧的后续帧成功进行目标跟踪时，获取所述目标物在后续帧中的位置。

在上述方法中，对超声视频流进行检测，利用预先训练好的神经网络模型从超声视频流中确定包括目标物的基准帧，同时通过神经网络模型能够准确地获取该目标物在基准帧中的位置，便于后续采用目标跟踪的方式根据基准帧以及目标物在基准帧中的位置对基准帧的后续帧中的目标物进行跟踪，从而能够通过目标跟踪的方式快速的获取基准帧的后续帧中目标物的位置，提高目标物检测速度，进而保证超声图像检测的实时性。

可选地，所述根据所述基准帧以及所述目标物在所述基准帧中的位置采用目标跟踪算法对所述基准帧的后续帧进行目标跟踪之后，所述方法还包括：若在所述基准帧之后的后续帧中的当前处理帧中未跟踪到所述目标物时，则重新通过所述神经网络模型从所述当前处理帧的后续帧中确定包括目标物的新基准帧，以及所述目标物在所述新基准帧中的位置；根据所述新基准帧以及所述目标物在所述新基准帧中的位置采用目标跟踪算法对所述新基准帧的后续帧进行目标跟踪；在对所述新基准帧的后续帧成功进行目标跟踪时，获取所述目标物在所述新基准帧的后续帧中的位置。

在上述实现过程中，在基准帧后续帧中的当前处理帧中未跟踪到目标物，也就是目标跟踪失败时，可以重新通过神经网络模型从当前处理帧的后续帧中确定包括目标物的新基准帧，并获取目标物在新基准帧中的位置，便于后续继续进行目标跟踪，保证了目标物跟踪的准确性，且由于只在未成功进行目标跟踪时，才通过神经网络模型获取目标物的准确位置，从而能够减少了通过神经网络模型计算的过程，进而提高了目标物检测速度。

可选地，所述根据所述基准帧以及所述目标物在所述基准帧中的位置采用目标跟踪算法对所述基准帧的后续帧进行目标跟踪，包括：判断所述基准帧之后的后续帧中的当前处理帧与所述基准帧之间间隔的帧数是否超过预设帧数；若是，则重新通过所述神经网络模型从所述当前处理帧的后续帧中确定包括目标物的新基准帧，以及所述目标物在所述新基准帧中的位置；根据所述新基准帧以及所述目标物在所述新基准帧中的位置采用目标跟踪算法对所述新基准帧的后续帧进行目标跟踪；在对所述新基准帧的后续帧成功进行目标跟踪时，获取所述目标物在所述新基准帧的后续帧中的位置。