[发明专利]一种针对超声切面的检测方法、装置及计算机可读介质

权利要求书

1.一种针对超声切面的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

将第一标准超声切面图像与第二标准超声切面图像组合形成正样本对；将第一标准超声切面图像与M个异常超声切面图像中任一异常超声切面图像组合形成负样本对，得到M个负样本对；将所述正样本对和所述M个负样本对共同作为训练样本；M是大于等于1的自然数；

分别对所述正样本对和每个所述负样本对进行特征提取处理，得到与所述第一标准超声切面图像对应的第一特征向量，与所述第二标准超声切面图像对应的第二特征向量，以及M个与所述异常超声切面对应的异常切面特征向量；

基于正样本对中所述第一特征向量与所述第二特征向量之间的相似度，以及每个所述负样本对中所述异常切面特征向量与所述第一特征向量之间的相似度，进行自监督的对比学习，得到损失函数；

对模型参数进行迭代更新，当对所述损失函数趋于最小时，得到超声切面检测模型；

其中，所述分别对所述正样本对和每个所述负样本对进行特征提取处理，得到与所述第一标准超声切面图像对应的第一特征向量，与所述第二标准超声切面图像对应的第二特征向量，以及M个与所述异常超声切面对应的异常切面特征向量，包括：

对所述正样本对进行特征提取处理，得到与所述第一标准超声切面图像对应的第一向量表示，以及与所述第二标准超声切面图像对应的第二向量表示；并对所述第一向量表示，以及所述第二向量表示分别进行降维处理，得到对应的第一特征向量，以及对应的第二特征向量；

对每个所述负样本对进行特征提取处理，得到与所述第一标准超声切面图像对应的第一向量表示，以及与异常超声切面对应的异常切面向量表示；并对所述第一向量表示，以及所述异常切面向量表示分别进行降维处理，得到对应的第一特征向量，以及对应的异常切面特征向量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于正样本对中所述第一特征向量与所述第二特征向量之间的相似度，以及每个所述负样本对中所述异常切面特征向量与所述第一特征向量之间的相似度，进行自监督的对比学习，得到损失函数，包括：

计算所述第一特征向量与所述第二特征向量之间的内积，并将该内积确定为所述第一特征向量与所述第二特征向量之间的相似度；

针对M个负样本对中任一所述负样本对：计算所述第一特征向量与所述异常切面特征向量之间的内积，并将该内积确定为所述第一特征向量与所述异常切面特征向量之间的相似度；

基于所述正样本对的相似度，以及M个所述负样本对的相似度，进行自监督的对比学习，得到损失函数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对模型参数进行迭代更新，当对所述损失函数趋于最小时，得到超声切面检测模型，包括：

对模型参数进行迭代更新，当所述正样本对的相似度最大且每个所述负样本对的相似度最小时，所述损失函数趋于最小，得到超声切面检测模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取待测超声切面图像，以及与所述待测超声切面图像对应的标准切面特征向量；

基于所述超声切面检测模型对所述待测超声切面图像进行特征提取，得到待测特征向量；

计算所述待测特征向量与所述标准切面特征向量之间的相似度；

判断所述相似度是否满足预设阈值；若判断结果表征所述相似度满足预设阈值，则确定所述待测超声切面图像为异常切面图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取与所述待测超声切面图像对应的标准切面特征向量，包括：

获取若干标准超声切面图像；

针对任一标准超声切面图像：利用所述超声切面检测模型对所述标准超声切面图像进行特征提取处理，得到特征向量；

对若干特征向量的平均值，得到标准切面特征向量。