[发明专利]目标结构围度测量方法、装置、超声设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标结构围度测量方法，其特征在于，包括：

获取待处理超声图像；

对所述待处理超声图像进行结构分析，获取目标结构属性，所述目标结构属性包括目标相位特征和目标频率特征；其中，采用滤波器对所述待处理超声图像进行滤波处理，获取目标滤波特征；

对所述待处理超声图像和所述目标滤波特征进行相位分析，获取目标相位特征；

对所述待处理超声图像和所述目标滤波特征进行频率匹配，获取目标频率特征；

将所述目标相位特征和所述目标频率特征输入神经网络模型进行分割处理，获取目标结构对应的边界概率响应图；

对所述目标相位特征和所述目标频率特征进行二阶变换，获取目标结构对应的边界强度响应图；

对所述目标结构对应的边界概率响应图和边界强度响应图进行结合处理，获取目标结构对应的结构边界响应图；

根据所述目标结构对应的结构边界响应图进行围度测量，获取目标结构围度，其中，对所述待处理超声图像和所述目标滤波特征进行相位分析，获取目标相位特征，包括

对所述待处理超声图像进行结构张量分析，获取结构取向角和结构能量信息；

对所述目标滤波特征和所述结构取向角进行线性组合，获取取向方向复数特征；

对所述取向方向复数特征进行相位计算，获取原始相位特征；

根据所述结构能量信息和所述原始相位特征进行反对称优化，获取目标相位特征。

2.如权利要求1所述的目标结构围度测量方法，其特征在于，所述对所述待处理超声图像进行结构张量分析，获取结构取向角和结构能量信息，包括：

对所述待处理超声图像进行结构张量分析，获取所述待处理超声图像对应的结构张量矩阵；

对所述待处理超声图像对应的结构张量矩阵进行本征分解，获取取向特征向量、梯度特征值和取向特征值；

对所述取向特征向量进行反正切计算，获取结构取向角；

对所述梯度特征值和所述取向特征值进行求模计算，获取结构能量信息。

3.如权利要求1所述的目标结构围度测量方法，其特征在于，所述对所述待处理超声图像和所述目标滤波特征进行频率匹配，获取目标频率特征，包括：

对所述目标滤波特征进行能量计算，获取滤波响应能量；

对所述滤波响应能量进行频率计算，获取目标频率表征；

对所述待处理超声图像进行局域分布计算，获取目标可靠性；

采用所述目标可靠性对所述目标频率表征进行数值优化，获取目标频率特征。

4.如权利要求3所述的目标结构围度测量方法，其特征在于，所述对所述待处理超声图像进行局域分布计算，获取目标可靠性，包括：

获取所述待处理超声图像中每一目标像素点对应的邻近区域的所有像素灰度值，对所有像素灰度值进行参数估算，获取实测特征参数；

根据所述实测特征参数和标准特征参数，确定目标可靠性。

5.如权利要求1所述的目标结构围度测量方法，其特征在于，所述将所述目标相位特征和所述目标频率特征输入神经网络模型进行分割处理，获取目标结构对应的边界概率响应图，包括：

将所述目标相位特征和所述目标频率特征输入神经网络模型进行分割处理，获取目标结构对应的概率分布图；

对所述目标结构对应的概率分布图进行梯度计算，获取目标结构对应的边界概率响应图。

6.如权利要求1所述的目标结构围度测量方法，其特征在于，所述对所述目标相位特征和所述目标频率特征进行二阶变换，获取目标结构对应的边界强度响应图，包括：

对所述目标频率特征进行一阶变换，获取符合所述目标频率特征的可能性分布图；

对所述目标频率特征的可能性分布图进行二阶变换，获取目标结构对应的边界响应分布图；

对所述目标结构对应的边界响应分布图和所述目标相位特征进行相关处理，获取目标结构对应的边界强度响应图。