[发明专利]左心房/左心耳血栓的计算机辅助超声诊断方法

摘要

本发明公开一种左心房/左心耳血栓的计算机辅助超声诊断方法，其技术方案是：将数据挖掘技术及模式识别理论与医学临床信息相结合，以灰阶视频、实时三维动态视频为研究对象，准确的获取图像中的全方位信息并挖掘图像信息中潜在的疾病关联规则，对多类特征综合分析，得到对左心房/左心耳血栓进行自动检出和分类的检测方法。本发明公开的血栓识别方法，可避免因医生经验不足或视觉疲劳等主观原因引起的漏误诊，使临床上经食管超声检测疑似有左心房/左心耳血栓的患者能够尽早确诊，排除血栓形成的患者可以尽早接受房颤的转复治疗，本方法操作简便、实用性强，对左心房/左心耳血栓和心颤的诊断、治疗具有重要的指导意义。

主权项

一种左心房/左心耳血栓的计算机辅助超声诊断方法，其特征在于：将数据挖掘技术及模式识别理论与医学临床信息相结合，以灰阶视频、实时三维动态视频为研究对象，准确的获取图像中的全方位信息并挖掘图像信息中潜在的疾病关联规则，对多类特征综合分析，得到对左心房/左心耳血栓进行自动检出和分类的检测方法，通过以下具体步骤实现：S1：经食管多平面探头对血栓、梳状肌、自发显影和正常状态分别采集动态视频，建立并扩充图片库；S2：对步骤S1采集到的动态视频进行拆帧处理，分别提取多模态数字化超声图像的血栓和梳状肌的纹理特征，得到图像序列；S3：通过交互程序在图像序列中划分感兴趣区域，将感兴趣区域保存为二值图像，和与之对应的图像序列一同构成训练样本数据库；在与感兴趣区域对应的原始图像区域上提取纹理特征，特征向量构成特征库；S4：使用ANN训练分类器，得到一个102维空间上的超分界平面，即分类界面，该分类界面被保存为MAT数据文件，用于分类；S5：使用ANN工具进行分类性能评价，用概率0‑1.00判定测试样本感兴趣区域是血栓的可能性大小。