[发明专利]一种胎儿结构特征的自动测量方法及装置在审
申请号: | 202011014990.6 | 申请日: | 2020-09-24 |
公开(公告)号: | CN112233167A | 公开(公告)日: | 2021-01-15 |
发明(设计)人: | 谢红宁;汪南;冼建波;梁喆;吴海涛 | 申请(专利权)人: | 广州爱孕记信息科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/62 | 分类号: | G06T7/62;G06K9/62;G06K9/46;A61B5/107 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 肖宇扬;付静 |
地址: | 510000 广东省广州市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 胎儿 结构 特征 自动 测量方法 装置 | ||
1.一种胎儿结构特征的自动测量方法,其特征在于,所述方法包括:
将获取到的胎儿超声图像输入确定出的特征检测模型中进行分析,并获取所述特征检测模型输出的分析结果,作为所述胎儿超声图像的特征信息,所述胎儿超声图像的特征信息包括该胎儿超声图像的至少一个结构特征的类别以及至少一个该结构特征的轮廓;
根据每个所述结构特征的类别确定与该结构特征的轮廓相匹配的测量方式,并根据每个所述结构特征的测量方式对该结构特征的轮廓执行测量操作,得到该结构特征的几何参数。
2.根据权利要求1所述的胎儿结构特征的自动测量方法,其特征在于,所述获取所述特征检测模型输出的分析结果,作为所述胎儿超声图像的特征信息之后,所述方法还包括:
基于确定出的预处理方式对每个所述结构特征的轮廓执行预处理操作,得到预处理后的结构特征的轮廓,并触发执行所述的根据每个所述结构特征的测量方式对该结构特征的轮廓执行测量操作,得到该结构特征的几何参数的操作,每个所述结构特征的轮廓均为预处理后的结构特征的轮廓,所述预处理操作包括平滑处理操作。
3.根据权利要求2所述的胎儿结构特征的自动测量方法,其特征在于,所述获取所述特征检测模型输出的分析结果,作为所述胎儿超声图像的特征信息之后,所述方法还包括:
根据所述胎儿超声图像的特征信息判断每个所述结构特征的轮廓是否满足确定出的预处理条件;
当判断结果为否时,触发执行所述的根据每个所述结构特征的测量方式对该结构特征的轮廓执行测量操作,得到该结构特征的几何参数的操作;
当判断结果为是时,从所有所述结构特征中筛选满足所述预处理条件的所有目标结构特征,并触发执行所述的基于确定出的预处理方式对每个所述结构特征的轮廓执行预处理操作,得到预处理后的结构特征的轮廓的操作,所有所述结构特征包括所有所述目标结构特征。
4.根据权利要求2或3所述的胎儿结构特征的自动测量方法,其特征在于,每个所述结构特征的轮廓均对应多个节点;
以及,所述基于确定出的预处理方式对每个所述结构特征的轮廓执行预处理操作,得到预处理后的结构特征的轮廓,包括:
获取每个所述结构特征的轮廓对应的圆弧半径;
当每个所述结构特征的轮廓对应的圆弧半径大于等于确定出的圆弧半径阈值时,从该结构特征对应的所有所述节点中选取预设数量的目标节点,并按照每相邻两个节点进行连接的方式将每个所述结构特征对应的所有所述目标节点依次连接起来,得到预处理后的该结构特征的轮廓;
当每个所述结构特征的轮廓对应的圆弧半径不大于等于确定出的圆弧半径阈值时,按照每相邻两个节点进行连接的方式将每个所述结构特征对应的所有所述节点依次连接起来,得到预处理后的该结构特征的轮廓。
5.根据权利要求1-4任一项所述的胎儿结构特征的自动测量方法,其特征在于,所有所述结构特征包括颅脑结构特征、腹围结构特征以及其他结构特征中的至少一种,所述其他结构特征包括小脑结构特征、第三脑室结构特征、侧脑室结构特征、透明隔结构特征、肱骨结构特征以及股骨结构特征中的至少一种。
6.根据权利要求5所述的胎儿结构特征的自动测量方法,其特征在于,所述根据每个所述结构特征的类别确定与该结构特征的轮廓相匹配的测量方式,并根据每个所述结构特征的测量方式对该结构特征的轮廓执行测量操作,得到该结构特征的几何参数,包括:
当所述结构特征为所述颅脑结构特征时,基于所述颅脑结构特征的内轮廓与所述颅脑结构特征的外轮廓,确定所述颅脑结构特征对应的几何参数,所述颅脑结构特征的轮廓包括所述外轮廓和所述内轮廓;
当所述结构特征为所述腹围结构特征时,获取所述腹围结构特征的轮廓对应的周长,作为所述腹围结构特征的几何参数;
当所述结构特征为所述其他结构特征时,基于确定出的图形拟合方式拟合每个所述其他结构特征的轮廓,得到该其他结构特征的目标节点,并基于每个所述其他结构特征的目标节点,确定该其他结构特征的几何参数,所述图形拟合方式包括最小外接矩形拟合方式和/或椭圆拟合方式。
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