[发明专利]胎儿颅脑切面图像的异常判断分析方法及装置

说明书

本申请涉及一种胎儿颅脑切面图像的异常判断分析方法及装置，所述方法包括：获取颅脑切面图像数据集；对所述颅脑切面图像数据集进行预处理，得到各预处理切面图像；将各所述预处理切面图像输入通过训练确定的自动编码器中，得到所述预处理切面图像的图像特征；将所述预处理切面图像的图像特征输入通过训练确定的分类器中，得到所述颅脑切面图像数据集的定性分类结果。上述方法通过训练确定的分类器对颅脑切面图像数据集进行分类，得到该颅脑切面图像数据集的定性分类结果，可在实现统一标准的自动化定性分析的同时，有效降低人工成本和时间成本，明显提高分析结果的准确性和重复性。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种胎儿颅脑切面图像的异常判断分析方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

胎儿超声检查是产前诊断与缺陷儿筛查的首选检查方法。现有对胎儿超声切面图像进行脑内结构异常评估的方法，主要是通过产前超声医生对胎儿超声切面图像进行主观评价和客观测量的方式，具体是通过判断胎儿超声切面图像中的脑内结构是否存在异常进行定性分析。

然而，由医生对胎儿颅脑切面图像进行定性分析的方法通常存在以下问题：没有统一评估标准，不同医师对胎儿超声切面图像外侧裂是否异常的认知不尽相同，这会导致分析结果出现不一致性。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种胎儿颅脑切面图像分析方法及装置。

一种颅脑切面图像分析方法，所述方法包括：

获取颅脑切面图像数据集；

对所述颅脑切面图像数据集进行预处理，得到各预处理切面图像；

将各所述预处理切面图像输入通过训练确定的自动编码器中，得到各所述预处理切面图像的图像特征；

将各所述预处理切面图像的图像特征输入通过训练确定的分类器中，得到所述颅脑切面图像数据集的定性分类结果。

在其中一个实施例中，在对所述颅脑切面图像数据集进行预处理，得到各预处理切面图像之后，还包括：

基于通过训练确定的分割网络对所述预处理切面图像进行分割，得到所述预处理切面图像中的各颅脑内结构对应的分割结果；

基于各颅脑内结构对应的分割结果确定所述颅脑切面图像数据集中各颅脑内结构的定量分析结果。

在其中一个实施例中，所述基于各颅脑内结构对应的分割结果确定所述颅脑切面图像数据集中各颅脑内结构的定量分析结果，包括：

分别根据各颅脑内结构对应的分割结果进行对应的结构外轮廓多边形拟合，得到各颅脑内结构对应的外轮廓多边形拟合结果；

基于所述外轮廓多边形拟合结果确定各颅脑内结构的定量分析结果。

在其中一个实施例中，所述定量分析结果包括周长分析结果和面积分析结果；

基于所述外轮廓多边形拟合结果确定各颅脑内结构的周长分析结果和面积分析结果，包括：

分别读取各颅脑内结构对应的外轮廓多边形拟合结果中的轮廓点的个数，得到对应的各颅脑内结构的周长分析结果；

分别获取各颅脑内结构对应的外轮廓多边形拟合结果中外轮廓所包围的像素点个数，得到对应的各颅脑内结构的面积分析结果；

在其中一个实施例中，所述定量分析结果包括角度分析结果；

基于所述外轮廓多边形拟合结果确定各颅脑内结构的角度分析结果，包括：

获取所述外轮廓多边形拟合结果中各顶点坐标，基于所述顶点坐标分别计算相邻两个顶点构成的向量的夹角，得到所述角度分析结果；