[发明专利]CP-EBUS弹性模式视频的处理方法、装置、设备与介质

权利要求书

1.一种CP-EBUS弹性模式视频的处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理视频的有效帧；所述待处理视频源自目标对象的E模式超声影像；

将所述有效帧转化为归一化的颜色直方图，并将所述颜色直方图输入经训练的第一神经网络，获取所述第一神经网络输出的所述有效帧的单帧特征表示信息；所述第一神经网络采用了具有可学习参数的一层或多层全连接层；

基于有效帧的单帧特征表示信息，在有效帧中选出代表性图片，并基于所述代表性图片，确定对应于所述待处理视频的视频特征表示信息；

基于所述视频特征表示信息，确定对应于所述待处理视频的当前分类结果，所述当前分类结果表征了所述目标对象倾向于良性还是恶性。

2.根据权利要求1所述的CP-EBUS弹性模式视频的处理方法，其特征在于，

获取待处理视频的有效帧，包括：

获取所述待处理视频；

在所述待处理视频的所有视频帧中，基于所述视频帧的成像质量，确定所述有效帧。

3.根据权利要求2所述的CP-EBUS弹性模式视频的处理方法，其特征在于，

基于所述视频帧的成像质量，确定所述有效帧，包括：

确定任一第Z个视频帧中的扫描框区域；其中，Z为大于或与等于1的整数；

计算所述第Z个视频帧的扫描框区域内像素点的至少一种像素参数的统计值，所述至少一种像素参数包括饱和度和/或相对明暗度；

针对所述第Z个视频帧，通过比较所述至少一种像素参数的统计值与预设的选择阈值，确定所述任一视频帧是否为所述有效帧；

若所述第Z个视频帧为有效帧，则确定所述第Z个视频帧之后或附近的M个视频帧非有效帧，其中，M为大于或等于1的整数。

4.根据权利要求1所述的CP-EBUS弹性模式视频的处理方法，其特征在于，

基于有效帧的单帧特征表示信息，在有效帧中选出代表性图片，并基于所述代表性图片，确定对应于所述待处理视频的视频特征表示信息，包括：

基于每个有效帧的单帧特征表示信息，利用可微分稀疏图注意力机制，计算该有效帧的重要性评估信息；所述重要性评估信息被用于表征出对应有效帧在所述待处理视频或所有有效帧中的重要程度；其中的K为大于或等于1的整数；

基于所述重要性评估信息，选取重要性最高的K个有效帧作为代表性图片；

对所述代表性图片的重要性评估信息进行加权求和，得到加权特征表示信息；

将所述加权特征表示信息输入经训练的第二神经网络，获取所述第二神经网络输出的所述视频特征表示信息，所述第二神经网络采用了具有可学习参数的一层或多层全连接层。

5.根据权利要求4所述的CP-EBUS弹性模式视频的处理方法，其特征在于，

基于每个有效帧的单帧特征表示信息，利用可微分稀疏图注意力机制，计算该有效帧的重要性评估信息，包括：

针对任意第Y个有效帧，通过预先确定的第一可学习参数矩阵，将所述第Y个有效帧的单帧特征表示信息映射为指定维度的嵌入特征表示信息；其中的Y为大于或等于1的整数；

通过预先确定的第二可学习参数矩阵，将所述单帧特征表示信息映射为特定维度的关系特征表示信息；

基于所述关系特征表示信息与所述嵌入特征信息，构建一全连接图，所述全连接图中的每个结点对应一个有效帧，每个结点的结点特征表示信息为对应有效帧的嵌入特征表示信息，表征结点间关系的邻接矩阵是根据对应结点的关系特征表示信息确定；

基于预先确定的第三可学习参数矩阵与所述全连接图，确定一更新特征表示信息；

基于预先确定的第四可学习参数矩阵与所述更新特征表示信息，计算各个有效帧的稠密重要性分数，并基于所述稠密重要性分数，确定所述有效帧的重要性分数作为所述重要性评估信息。