CN112773402A - 智能辅助引导方法、超声诊断设备及存储介质 - Google Patents

智能辅助引导方法、超声诊断设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种智能辅助引导方法，包括：获取检测指令，所述检测指令至少包括待检测对象信息；获取超声探头检测到的第一超声图像；基于所述待检测对象信息，获得所述待检测对象对应的三维参考模型；判断所述第一超声图像是否是所述待检测对象的标准切面图像，若否，则至少基于所述第一超声图像和所述三维参考模型，利用超声探头移动引导模型进行处理，生成用于所述超声探头移动的指示信息。

Description

智能辅助引导方法、超声诊断设备及存储介质
技术领域
本发明涉及一种引导方法，尤其是一种智能辅助引导方法、超声诊断设备及存储介质。
背景技术
医疗超声检测作为一种常规的断层平面成像技术，可以将人体的组织断层界面图像反映给医生，供医生诊断和判断病人的健康状况。在检测过程中，为了检测需要诊断的部位，医生需要将超声探头置于人体对应的部位，然后通过观察显示屏来进行探头位置或角度的调节，最终获取需要的标准切面的超声图像，然而，这种手工调节探头位置来得到标准切面的方式增加了医生的工作时间，降低了工作效率。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中存在的不足，提供一种智能辅助引导方法，以及一种应用该方法的超声诊断设备；能够方便医生进行操作，提高工作效率。本发明实施例采用的技术方案是：
获取检测指令，所述检测指令至少包括待检测对象信息；获取超声探头检测到的第一超声图像；基于所述待检测对象信息，获得所述待检测对象对应的三维参考模型；判断所述第一超声图像是否是所述待检测对象的标准切面图像，若否，则至少基于所述第一超声图像和所述三维参考模型，利用超声探头移动引导模型进行处理，生成用于所述超声探头移动的指示信息。
在一些实施例中，还包括：基于所述指示信息，引导超声探头移动后获得更新后的第一超声图像，并判断所述更新后的第一超声图像是否是所述待检测对象的标准切面图像，若否，则至少基于所述更新后的超声图像和所述三维参考模型，利用超声探头移动引导模型进行处理，生成用于所述超声探头移动的指示信息，重复上述步骤，直至更新后的第一超声图像是所述待检测对象的标准切面图像。
在一些实施例中，所述判断所述第一超声图像是否是所述待检测对象的标准切面图像，包括：基于所述待检测对象对应的三维参考模型和所述第一超声图像，利用标准切面匹配模型进行处理，得到匹配结果；当所述匹配结果不小于预设的第一匹配阈值时，确定所述第一超声图像为标准切面图像，当所述匹配结果小于所述预设的第一匹配阈值时，确定所述第一超声图像不是标准切面图像。
在一些实施例中，所述标准切面匹配模型是深度学习模型，所述标准切面匹配模型通过以下方法得到：获取第一训练集，所述第一训练集包括多个第一样本超声图像和标记数据，所述第一样本超声图像对应的内容的检测对象是相同的，所述标记数据至少包括基于所述检测对象的三维参考模型得到的匹配结果；利用所述第一训练集对初始模型进行训练，得到标准切面匹配模型。
在一些实施例中，所述至少基于所述第一超声图像，利用超声探头移动引导模型进行处理，生成用于所述超声探头移动的指示信息，包括：获取所述超声探头的位姿信息，所述位姿信息至少包括位置信息和/或角度信息；根据所述超声探头的位姿信息，利用超声探头移动引导模型对所述待检测对象对应的三维参考模型和所述第一超声图像进行处理，得到用于所述超声探头移动的指示信息。
在一些实施例中，所述超声探头移动引导模型是深度学习模型，所述超声探头移动引导模型通过以下方法得到：获取第二训练集，所述第二训练集包括多个第二样本超声图像和标记数据，所述第二样本超声图像对应的内容的检测对象是相同的，所述标记数据至少包括所述第二样本超声图像对应的超声探头的位姿信息、基于所述检测对象的三维参考模型得到的超声探头移动的指示信息；利用所述第二训练集对初始模型进行训练，得到超声探头移动引导模型。
在一些实施例中，所述指示信息包括针对超声探头的移动路径、移动距离、旋转角度中的至少一种。
在一些实施例中，还包括：判断所述待检测对象是否存在下一个目标检测位置，若是，则根据所述超声探头的位姿信息，确定所述超声探头移动至下一个目标检测位置的指示信息。
本发明实施例还提供一种超声诊断设备，包括：存储介质，存储有计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序以实现上述任一项所述的智能辅助引导方法的步骤。
本发明实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用以实现上述任一项所述的智能辅助引导方法的步骤。
本发明实施例的优点：通过标准切面匹配模型来判断超声探头获取到的超声图像是否是标准切面，并利用深度学习模型得到超声探头在待测对象的具体位置，并生成出指引超声探头引导的指示信息，带动超声探头做位姿的修正，减轻了医生的检查难度和减少了医生的操作时间，并能够有效的保证超声图像的质量。
附图说明
图1为本发明实施例所示的智能辅助引导方法100流程图。
图2为本发明实施例所示的另一智能辅助引导方法200流程图。
图3为本发明实施例所示的标准切面匹配判断方法300流程图。
图4为本发明实施例所示的标准切面匹配模型训练方法400流程图。
图5为本发明实施例所示的超声探头移动引导模型训练方法500流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的实施例中，提供了一种智能辅助引导方法，可以应用于超声诊断设备中，例如，手持超声诊断设备。如图1所述，所述方法100可以包括：
步骤110：获取检测指令，所述检测指令至少包括待检测对象信息。
在一些实施例中，操作者（例如，医生）可以通过输入设备（例如，触摸屏、鼠标、键盘等）输入检测指令，所述检测指令的信息至少可以包括待检测对象信息，所述待检测对象可以包括待检测的人体部位、器官、组织等。例如，检查部位可以包括但不限于心脏、肾脏、肝脏、血管、胆囊、子宫、乳腺、胎儿、甲状腺等。在一些实施例中，所述检测指令中可以包括多个待检测对象，例如，所述检测指令中包括需要待检测对象包括心脏和肾脏。
步骤120：获取超声探头检测到的第一超声图像。
在一些实施例中，操作者可以将超声探头放置在待检测对象上，从而使得超声诊断设备获取到第一超声图像。可以理解的是，为了加快对待检测对象的检测，操作者可以将超声探头放置在人体表面与待检测对象大致对应的位置，当然，该放置位置不必精确。
步骤130：基于所述待检测对象信息，获得所述待检测对象对应的三维参考模型。
在一些实施例中，可以根据待检测对象信息，获取到预先存储的待检测对象对应的三维参考模型。例如，当所述待检测对象为心脏时，则获取到预先存储的心脏的三维参考模型。在一些实施例中，所述三维参考模型可以包括由所述待检测对象不同角度的标准切面超声图像数据。在一些实施例中，所述三维参考模型还可以包括所述待检测对象每个检测点对应的超声探头的位姿信息，所述位姿信息包括位置信息和/或角度信息，所述位置信息可以根据坐标位置进行表示，例如，利用笛卡尔坐标系。
步骤140：判断所述第一超声图像是否是所述待检测对象的标准切面图像，若否，则至少基于所述第一超声图像和所述三维参考模型，利用超声探头移动引导模型进行处理，生成用于所述超声探头移动的指示信息。
在一些实施例中，可以利用预设的算法判断所述第一超声图像是否是标准切面图像，具体内容详见图3-4的相关介绍，在此不再赘述。
步骤150：当所述第一超声图像不是所述待检测对象的标准切面图像时，可以利用利用超声探头移动引导模型进行处理，生成用于所述超声探头移动的指示信息。
在一些实施例中，可以获取所述超声探头的位姿信息，所述位姿信息至少包括位置信息和/或角度信息；根据所述超声探头的位姿信息，利用超声探头移动引导模型对所述待检测对象对应的三维参考模型和所述第一超声图像进行处理，得到用于所述超声探头移动的指示信息。
在一些实施例中，所述指示信息包括针对超声探头的移动路径、移动距离、旋转角度中的至少一种。在一些实施例中，指示信息可以指示超声探头移动至可以获取到标准切面图像的检测位置的方向和旋转角度，例如，指示信息为：向右移动，并顺时针旋转。在一些实施例中，所述超声探头上包括导航指示器，所述指示器可以包括但不限于振动器、LED指示灯、投影灯，可以将所述指示信息发送至超声探头，该超声探头可以以指示灯或者利用语音播放、投影到目标位置等方式输出该指示信息。
所述超声探头移动引导模型可以是深度学习模型，该模型的输入数据是第一超声图像和三维参考模型，输出数据是引导超声探头移动的指示信息。关于所述超声探头移动引导模型可以参见图4的相关介绍，在此不再赘述。
如图2所述，所述引导方法200还可以包括：
步骤260：基于所述指示信息，引导超声探头移动后可以获得更新后的第一超声图像，并判断所述更新后的第一超声图像是否是所述待检测对象的标准切面图像，若否，则至少基于所述更新后的超声图像和所述三维参考模型，利用超声探头移动引导模型进行处理，生成用于所述超声探头移动的指示信息，重复上述步骤，直至更新后的第一超声图像是所述待检测对象的标准切面图像。
如图3所示，判断所述第一超声图像是否是所述待检测对象的标准切面图像的方法300具体可以包括：
步骤310：基于所述待检测对象对应的三维参考模型和所述第一超声图像，利用标准切面匹配模型进行处理，得到匹配结果。
在一些实施例中，所示标准切面匹配模型是深度学习模型，输入数据是所述待检测对象的三维参考模型和第一超声图像，输出数据是第一超声图像相对于所述待检测对象的标准切面图像的匹配结果。所述匹配结果可以是一个连续的值，例如，0.1、0.9，又例如，所述匹配结果可以是一个二分类结果，例如，0或1,0表示匹配失败，1表示匹配成功。有关标准匹配模型的内容详见图4的描述，在此不再赘述。
步骤320：当所述匹配结果不小于预设的第一匹配阈值时，确定所述第一超声图像为标准切面图像。
可以预先获取第一匹配阈值，例如，将所述第一匹配阈值设置为0.8，当匹配结果为0.9,则判定所述第一超声图像为标准切面图像。
步骤330：当所述匹配结果小于所述预设的第一匹配阈值时，确定所述第一超声图像不是标准切面图像。
在一些实施例中，将所述第一匹配阈值设置为0.8，当匹配结果为0.7,则判定所述第一超声图像不是标准切面图像。
如图4所述，所述标准切面匹配模型可以通过方法400得到：
步骤410：获取第一训练集，所述第一训练集包括多个第一样本超声图像和标记数据，所述第一样本超声图像对应的内容的检测对象是相同的，所述标记数据至少包括基于所述检测对象的三维参考模型得到的匹配结果。
在一些实施例中，所述第一训练集中包括的应当是同一种检测对象的超声图像数据，例如，所述第一样本超声图像中的内容对应的都是人体的心脏。
在一些实施例中，可以利用预设的匹配算法计算得到第一样本超声图像与所述待检测对象的标准切面之间的相似度，利用所述相似度作为匹配结果。所述匹配算法可以包括但不限于平均绝对差算法（MAD）、绝对误差和算法（SAD）、误差平方和算法（SSD）、平均误差平方和算法（MSD）、归一化积相关算法（NCC）、序贯相似性检测算法（SSDA）、hadamard变换算法（SATD）。
步骤420：利用所述第一训练集对初始模型进行训练，得到标准切面匹配模型。
如图5所示，所述超声探头移动引导模型通过方法500得到：
步骤510：获取第二训练集，所述第二训练集包括多个第二样本超声图像和标记数据，所述第二样本超声图像对应的内容的检测对象是相同的，所述标记数据至少包括所述第二样本超声图像对应的超声探头的位姿信息、基于所述检测对象的三维参考模型得到的超声探头移动的指示信息。
在一些实施例中，在一些实施例中，所述第二训练集中包括的应当是同一种检测对象的超声图像数据，例如，所述第二样本超声图像中的内容对应的都是人体的甲状腺。
步骤520：利用所述第二训练集对初始模型进行训练，得到超声探头移动引导模型。
在一些实施例中，还可以判断所述待检测对象是否存在下一个目标检测位置，若是，则根据所述超声探头的位姿信息，确定所述超声探头移动至下一个目标检测位置的指示信息。
作为本发明的另一实施例，提供一种存储介质，其中，所述存储介质中存储有至少一条程序指令，所述至少一条程序指令用于被处理器加载并执行以实现如前文所述的智能辅助引导方法。
应当理解的是，本发明提供的存储介质能够存储用于执行前文所述的智能辅助引导方法的程序指令，因此能够使得医生能够快速开始诊断工作，提高了工作效率。
作为本发明的另一实施例，提供一种超声诊断装置，其中，所述超声诊断装置包括处理器和存储介质，所述处理器用于加载并执行所述存储介质上的程序指令。所述存储介质中存储有至少一条程序指令，所述至少一条程序指令用于被处理器加载并执行以实现如前文所述的超声参数智能控制方法。
本发明提供的超声诊断装置，由于采用了前文的存储介质，存储用于执行前文所述的超声参数智能控制方法的程序指令，因此能够使得医生能够快速开始诊断工作，提高了工作效率。
最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种智能辅助引导方法，其特征在于，包括：
获取检测指令，所述检测指令至少包括待检测对象信息；
获取超声探头检测到的第一超声图像；
基于所述待检测对象信息，获得所述待检测对象对应的三维参考模型；
判断所述第一超声图像是否是所述待检测对象的标准切面图像，若否，
则至少基于所述第一超声图像和所述三维参考模型，利用超声探头移动引导模型进行处理，生成用于所述超声探头移动的指示信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
基于所述指示信息，引导超声探头移动后获得更新后的第一超声图像，并判断所述更新后的第一超声图像是否是所述待检测对象的标准切面图像，若否，则至少基于所述更新后的超声图像和所述三维参考模型，利用超声探头移动引导模型进行处理，生成用于所述超声探头移动的指示信息，重复上述步骤，直至更新后的第一超声图像是所述待检测对象的标准切面图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述第一超声图像是否是所述待检测对象的标准切面图像，包括：
基于所述待检测对象对应的三维参考模型和所述第一超声图像，利用标准切面匹配模型进行处理，得到匹配结果；
当所述匹配结果不小于预设的第一匹配阈值时，确定所述第一超声图像为标准切面图像，
当所述匹配结果小于所述预设的第一匹配阈值时，确定所述第一超声图像不是标准切面图像。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述标准切面匹配模型是深度学习模型，
所述标准切面匹配模型通过以下方法得到：
获取第一训练集，所述第一训练集包括多个第一样本超声图像和标记数据，所述第一样本超声图像对应的内容的检测对象是相同的，所述标记数据至少包括基于所述检测对象的三维参考模型得到的匹配结果；
利用所述第一训练集对初始模型进行训练，得到标准切面匹配模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少基于所述第一超声图像，利用超声探头移动引导模型进行处理，生成用于所述超声探头移动的指示信息，包括：
获取所述超声探头的位姿信息，所述位姿信息至少包括位置信息和/或角度信息；
根据所述超声探头的位姿信息，利用超声探头移动引导模型对所述待检测对象对应的三维参考模型和所述第一超声图像进行处理，得到用于所述超声探头移动的指示信息。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述超声探头移动引导模型是深度学习模型，
所述超声探头移动引导模型通过以下方法得到：
获取第二训练集，所述第二训练集包括多个第二样本超声图像和标记数据，所述第二样本超声图像对应的内容的检测对象是相同的，所述标记数据至少包括所述第二样本超声图像对应的超声探头的位姿信息、基于所述检测对象的三维参考模型得到的超声探头移动的指示信息；
利用所述第二训练集对初始模型进行训练，得到超声探头移动引导模型。
7.根据权利要求1所述的方法，所述指示信息包括针对超声探头的移动路径、移动距离、旋转角度中的至少一种。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
判断所述待检测对象是否存在下一个目标检测位置，若是，则根据所述超声探头的位姿信息，确定所述超声探头移动至下一个目标检测位置的指示信息。
9.一种超声诊断设备，其特征在于，包括：
存储介质，存储有计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1～8中任一项所述的智能辅助引导方法的步骤。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，
所述计算机存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用以实现如权利要求1～8中任一项所述的智能辅助引导方法的步骤。
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