CN115082487A - 超声图像切面质量评价方法、装置、超声设备及存储介质 - Google Patents

超声图像切面质量评价方法、装置、超声设备及存储介质 Download PDF

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CN115082487A CN202211009574.6A CN202211009574A CN115082487A CN 115082487 A CN115082487 A CN 115082487A CN 202211009574 A CN202211009574 A CN 202211009574A CN 115082487 A CN115082487 A CN 115082487A
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Abstract

本发明公开一种超声图像切面质量评价方法、装置、超声设备及存储介质。该方法包括：获取第一超声图像；对所述第一超声图像进行预处理，获取第二超声图像；对所述第二超声图像进行分类识别，获取切面分类特征分量和结构识别特征分量；对所述切面分类特征分量和所述结构识别特征分量进行匹配处理，获取切面分类结果和结构分类结果；基于所述切面分类结果和所述结构分类结果，对所述第二超声图像进行质量评价，获取切面质量分值。本发明可保障切面检测和质量评价的准确性。

Description

超声图像切面质量评价方法、装置、超声设备及存储介质
技术领域
本发明涉及超声检测技术领域，尤其涉及一种超声图像切面质量评价方法、装置、超声设备及存储介质。
背景技术
在医用超声检测领域，医生经常需要观察患者特定切面，根据切面内的组织结构情况，判断患者的情况；医生在超声搜查时，往往需要连续搜查多个切面超声图像，此时，会出现同一切面会对应多张切面超声图像或者同一切面超声图像可能包含多个组织结构等切面共存情况，需要医生根据其经验，确定所搜查的超声图像属于哪个切面，并确定超声图像中该切面的质量评分。
当前超声检测过程中，可能会出现一张超声图像从属于多个切面，即多分类的情况，以胆囊长轴切面与第一肝门切面为例，胆囊长轴切面下的关键组织结构为胆囊和肝，第一肝门切面下的关键组织结构为门静脉和肝，在使用超声探头对患者进行实际扫查时，极有可能在同一张超声图像上同时出现了胆囊、肝和门静脉三个组织结构，此时，该超声图像既属于胆囊长轴切面，也属于第一肝门切面。类似的多切面多结构共存情况还发生在肝右叶切面与门脉左支工字部切面之间，第一肝门切面与肝外胆管长轴切面之间，肝外胆管长轴切面与下腔静脉长轴切面之间等。
现有技术中，对多切面多结构共存情况的超声图像进行切面检测和质量评价时，往往会由于切面确定过程过于简单，或者质量评价指标及其权重考虑不充分，影响切面检测和质量评价的准确性。
发明内容
本发明实施例提供一种超声图像切面质量评价方法、装置、超声设备及存储介质，以解决现有超声图像切面检测和质量评价存在准确性较低的问题。
一种超声图像切面质量评价方法，包括：
获取第一超声图像；
对所述第一超声图像进行预处理，获取第二超声图像；
对所述第二超声图像进行分类识别，获取切面分类特征分量和结构识别特征分量；
对所述切面分类特征分量和所述结构识别特征分量进行匹配处理，获取切面分类结果和结构分类结果；
基于所述切面分类结果和所述结构分类结果，对所述第二超声图像进行质量评价，获取切面质量分值。
一种超声图像切面质量评价装置，包括：
图像获取模块，用于获取第一超声图像；
图像预处理模块，用于对所述第一超声图像进行预处理，获取第二超声图像；
分类识别模块，用于对所述第二超声图像进行分类识别，获取切面分类特征分量和结构识别特征分量；
匹配处理模块，用于对所述切面分类特征分量和所述结构识别特征分量进行匹配处理，获取切面分类结果和结构分类结果；
质量评价模块，用于基于所述切面分类结果和所述结构分类结果，对所述第二超声图像进行质量评价，获取切面质量分值。
一种超声设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述超声图像切面质量评价方法。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述超声图像切面质量评价方法。
上述超声图像切面质量评价方法、装置、超声设备及存储介质，先对第一超声图像进行预处理，获取第二超声图像，以达到去除干扰，保障第二超声图像的图像质量；可对所述第二超声图像进行分类识别，可获取表征全局特征信息的切面分类特征分量和表征局部特征信息的结构识别特征分量，再对所述切面分类特征分量和所述结构识别特征分量进行匹配处理，获取切面分类结果和结构分类结果，以便根据切面分类结果和结构分类结果，可确定至少一个切面和至少一个组织结构，基于所确定的至少一个切面和至少一个组织结构对第二超声图像进行质量评价，可确定切面质量分值，可保障切面检测和质量评价的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例中超声设备的一示意图；
图2是本发明一实施例中超声图像切面质量评价方法的一流程图；
图3是图2中步骤S203的一流程图；
图4是图3中步骤S301的一流程图；
图5是图3中步骤S302的一流程图；
图6是图2中步骤S204的一流程图；
图7是图2中步骤S205中一流程图；
图8是本发明一实施例中超声图像切面质量评价装置的一示意图。
具体实施方式
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，本领域普通技术人员在没有作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。
本发明实施例提供的超声图像切面质量评价方法，该超声图像切面质量评价方法可应用在超声设备中，超声设备包括主控制器和与主控制器相连的超声探头、波束合成处理器、图像处理器和显示屏。主控制器为超声设备的控制器，主控制器与超声设备中的其他功能模块相连，包括但不限于超声探头、波束合成处理器、图像处理器和显示屏等功能模块相连，用于控制各个功能模块工作。
超声探头是超声波的发射和接收装置。本示例中，为了保证不同角度的超声图像都能够有较大的横向扫描覆盖范围，即保证不同角度的超声图像有较大的交叠范围，现有超声探头一般由若干大小相同的长条形压电换能器（每单个压电换能器称为阵元）等间隔排列组成；或者将多个压电换能器是呈二维阵列，即阵元排列成二维矩阵形状。超声探头内的压电换能器将施加在其上的电压脉冲激励转换成机械振动，从而对外发出超声波；超声波在人体组织等媒介中传播，会产生反射波和散射波等回波模拟信号，各个压电换能器可将回波模拟信号转换成回波电信号，对回波电信号进行放大和模数转换，转换成回波数字信号，再将回波数字信号发送给波束合成处理器。
波束合成处理器与超声探头相连，用于接收超声探头发送的回波数字信号，对一个或多个通道的回波数字信号进行波束合成，获取一路或多路回波合成信号，将回波合成信号发送给图像处理器。
图像处理器与波束合成处理器相连，用于接收波束合成处理器发送的回波合成信号，对回波合成信号进行图像合成、空间复合和其他图像处理操作，将处理后的超声图像发送给显示屏，以使显示屏显示处理后的超声图像。
在一实施例中，如图2所示，提供一种超声图像切面质量评价方法，以该方法应用在图1中的图像处理器为例进行说明，包括如下步骤：
S201：获取第一超声图像；
S202：对第一超声图像进行预处理，获取第二超声图像；
S203：对第二超声图像进行分类识别，获取切面分类特征分量和结构识别特征分量；
S204：对切面分类特征分量和结构识别特征分量进行匹配处理，获取切面分类结果和结构分类结果；
S205：基于切面分类结果和结构分类结果，对第二超声图像进行质量评价，获取切面质量分值。
其中，第一超声图像是指需要进行切面识别和质量评价的超声图像，是指未经预处理的超声图像。
作为一示例，步骤S201中，图像处理器可获取第一超声图像，该第一超声图像可以为超声设备通过超声探头采集并处理获取到的超声图像，也可以为超声设备从云端服务器下载到的超声图像，或者超声设备通过有线连接方向接收到的超声图像。
其中，第二超声图像是对第一超声图像进行预处理操作后获取的超声图像。
作为一示例，步骤S202中，图像处理器在接收到第一超声图像后，可对第一超声图像进行预处理操作，获取第二超声图像。例如，预处理操作包括如下操作的一种或多种：图像缩放、去噪、结构增强、背景去除和归一化。
其中，切面分类特征分量是指对第二超声图像进行切面识别处理后的输出结果， 用于表征超声图像的全局特征信息，其包括至少一个切面类别的特征表示，可采用
Figure 237026DEST_PATH_IMAGE001
表 示。结构识别特征分量是指对第二超声图像进行结构识别处理后的输出结果，用于表征超 声图像的局部特征信息，其包含至少一个组织结构的特征表示，可采用
Figure 685325DEST_PATH_IMAGE002
表示。
作为一示例，步骤S203中，图像处理器在获取第二超声图像后，可对第二超声图像 进行分类识别，即分别对第二超声图像进行切面识别和结构识别，分别获取切面分类特征 分量
Figure 199483DEST_PATH_IMAGE001
和结构识别特征分量
Figure 125851DEST_PATH_IMAGE002
。可理解地，对第二超声图像进行分类识别，可获取表征 全局特征信息的切面分类特征分量
Figure 487693DEST_PATH_IMAGE001
和表征局部特征信息的结构识别特征分量
Figure 44577DEST_PATH_IMAGE002
，使 其可应对复杂多变，存在切面多分类等情况时的切面识别，保障后续切面检测和质量评价 的准确性。
一般来说，图像处理器在获取到切面分类特征分量
Figure 842768DEST_PATH_IMAGE001
和结构识别特征分量
Figure 838406DEST_PATH_IMAGE002
后，会存在如下几种情况：（1）切面分类特征分量
Figure 241706DEST_PATH_IMAGE001
表明输入的第二超声图像可能从属于 切面A，结构识别特征分量
Figure 766228DEST_PATH_IMAGE002
表明输入的第二超声图像包含切面A所包含的组织结构，则 确定切面分类特征分量
Figure 68027DEST_PATH_IMAGE001
和结构识别特征分量
Figure 539460DEST_PATH_IMAGE002
相匹配。（2）切面分类特征分量
Figure 594004DEST_PATH_IMAGE001
表 明输入的第二超声图像可能从属于切面A，结构识别特征分量
Figure 820586DEST_PATH_IMAGE002
表明输入的第二超声图 像不包含切面A所包含的组织结构，则确定切面分类特征分量
Figure 593370DEST_PATH_IMAGE001
和结构识别特征分量
Figure 602914DEST_PATH_IMAGE002
不匹配。（3）切面分类特征分量
Figure 793855DEST_PATH_IMAGE001
表明输入的第二超声图像可能从属于切面A，结构识别特 征分量
Figure 863442DEST_PATH_IMAGE002
表明输入的第二超声图像包含组织结构a（组织结构a从属于切面A），则确定切 面分类特征分量
Figure 123522DEST_PATH_IMAGE001
和结构识别特征分量
Figure 999074DEST_PATH_IMAGE002
匹配。（4）切面分类特征分量
Figure 231472DEST_PATH_IMAGE001
表明输入的 第二超声图像不可能从属于切面A，结构识别特征分量
Figure 534278DEST_PATH_IMAGE002
表明输入的第二超声图像包含 组织结构a（组织结构a从属于切面A），则确定切面分类特征分量
Figure 865394DEST_PATH_IMAGE001
和结构识别特征分量
Figure 482320DEST_PATH_IMAGE002
不匹配。鉴于上述切面分类特征分量
Figure 365963DEST_PATH_IMAGE001
和结构识别特征分量
Figure 105249DEST_PATH_IMAGE002
会存在部分切面和 部分组织结构相匹配和不匹配两种情况，因此，需要进一步匹配处理。
作为一示例，步骤S204中，图像处理器在获取切面分类特征分量
Figure 277604DEST_PATH_IMAGE001
和结构识别特 征分量
Figure 229379DEST_PATH_IMAGE002
后，需对切面分类特征分量
Figure 249419DEST_PATH_IMAGE001
和结构识别特征分量
Figure 97289DEST_PATH_IMAGE002
进行匹配处理，以确定 切面分类特征分量
Figure 819258DEST_PATH_IMAGE001
中表征的哪些切面和结构识别特征分量
Figure 574724DEST_PATH_IMAGE002
中表征的哪些组织结构 相匹配，获取切面分类结果和结构分类结果。其中，切面分类结果是用于表征输入的第二超 声图像所属的至少一个切面类别及每个切面类别对应的切面类别置信度。结构分类结果是 用于表征输入的第二超声图像所属的组织结构类别、结构类别置信度、组织结构所在位置 及所在位置置信度。本示例中，对切面分类特征分量
Figure 370642DEST_PATH_IMAGE001
和结构识别特征分量
Figure 186151DEST_PATH_IMAGE002
进行匹配 处理后，所输出的切面分类结果和结构分类结果是匹配成功的分类结果，即就是说，切面分 类特征分量
Figure 146148DEST_PATH_IMAGE001
中的部分切面和结构识别特征分量
Figure 908568DEST_PATH_IMAGE002
中的部分组织结构相匹配，具体可 表现为切面分类结果中的切面所包含的关键组织结构一定存在相应的结构分类结果，而结 构分类结果中的组织结构所从属的切面一定包含在切面分类结果中。
可理解地，图像处理器可根据预先设置的切面和组织结构之间相互关系进行匹配 处理，例如，切面和组织结构之间的包含关系、组织结构和组织结构之间的共存可能性、组 织结构和组织结构之间的位置关系、组织结构和组织结构之间的比例关系等，可基于至少 一个相互关系进行匹配处理，以保障切面分类结果中确定的切面和结构分类结果中确定的 组织结构具有关联性，以实现对切面分类特征分量
Figure 886888DEST_PATH_IMAGE001
和结构识别特征分量
Figure 607719DEST_PATH_IMAGE002
进行匹配 筛选，可保障获取到的切面分类结果和结构分类结果的可靠性。
作为一示例，步骤S205中，图像处理器在获取切面分类结果和结构分类结果后，可根据切面分类结果确定第二超声图像中包含的至少一个切面，可根据结构分类结果确定第二超声图像中包含的至少一个组织结构，可基于至少一个切面和至少一个组织结构，对第二超声图像进行质量评价，以获取切面质量分值。
本示例中，图像处理器对第二超声图像进行质量评价时，可先独立考虑每个组织 结构的质量评分，再加权得到所有组织结构的质量评分，以获取整个第二超声图像的切面 质量评分。或者，图像处理器对第二超声图像进行质量评价时，根据切面分类结果确定第二 超声图像从属于至少一个切面，可先独立考虑每个切面的质量评分，再加权得到所有切面 的质量评分，以获取整个第二超声图像的切面质量评分。例如，在独立考虑每个切面的质量 评分过程中，考虑当前切面对应的关键组织结构带来的权重影响，通过结构识别结果，可从 第二超声图像得到包含每个关键组织结构的图像块
Figure 241963DEST_PATH_IMAGE003
，将其确定为切面超声图像，其中
Figure 604811DEST_PATH_IMAGE004
，表示该关键组织结构属于哪个切面,
Figure 188370DEST_PATH_IMAGE005
，表示该组织结构 的类别，此时，每个切面对应的质量评分可以由该切面下所有关键组织结构的质量评分加 权获取。
本实施例中，先对第一超声图像进行预处理，获取第二超声图像，以达到去除干扰，保障第二超声图像的图像质量；可对第二超声图像进行分类识别，可获取表征全局特征信息的切面分类特征分量和表征局部特征信息的结构识别特征分量，再对切面分类特征分量和结构识别特征分量进行匹配处理，获取切面分类结果和结构分类结果，以便根据切面分类结果和结构分类结果，可确定至少一个切面和至少一个组织结构，基于所确定的至少一个切面和至少一个组织结构对第二超声图像进行质量评价，可确定切面质量分值，可保障切面检测和质量评价的准确性。
在一实施例中，如图3所示，步骤S203，即对第二超声图像进行分类识别，获取切面分类特征分量和结构识别特征分量，包括：
S301：采用切面分类模型对第二超声图像进行切面识别，获取切面分类特征分量；
S302：采用结构识别模型对第二超声图像进行结构识别，获取结构识别特征分量。
其中，切面分类模型是预先训练的用于识别超声图像所属切面的模型。作为一示例，切面分类模型可以为常见的神经网络分类模型，如切面分类模型可以为ResNet、GoogleNet、VGGNet和Transformer等的一个或者多个组合而成模型，是可以实现多分类任务的切面识别的模型。例如，可基于已标注切面多分类标签的超声图像数据集训练切面分类模型，超声图像数据集中的每一张训练超声图像的标签用于表征该训练超声图像属于哪几个切面。采用超声图像数据集中的训练超声图像训练上述切面分类模型，确定模型权重，使得切面分类模型能够初步确定输入超声图像的所属切面。
其中，切面分类特征分量是指采用切面分类模型对第二超声图像进行识别处理后的输出结果。
作为一示例，步骤S301中，图像处理器可采用预先训练的切面分类模型对第二超声图像进行切面识别，确定第二超声图像所属的至少一个切面，根据所属的至少一个切面，确定对应的切面分类特征分量。该切面分类特征分量为表征第二超声图像属于至少一个切面的分类概率值所形成的特征值。可理解地，采用预先训练的切面分类模型对第二超声图像进行多分类切面识别，可快速确定第二超声图像对应的多个切面及其切面分类特征分量，可保障切面分类特征分量识别的效率和准确性。
其中，结构识别模型是预先训练的用于识别超声图像所属组织结构的模型。作为一示例，结构识别模型可以是常见的神经网络目标检测、目标识别或者是实例分割模型，如UNet、Yolo、SSD和RCNN等的一个或者多个组合而成的模型，是可以实现多分类任务的结构识别的模型。例如，可基于已标注结构位置标签的超声图像数据集训练结构识别模型，超声图像数据集中的每一张训练超声图像的标签表征该训练超声图像上包含的组织结构类别和具体像素位置。采用超声图像数据集中的训练超声图像训练上述结构识别模型，确定模型权重，使得结构识别模型能够初步确定输入的超声图像所包含的组织结构信息。
作为一示例，步骤S302中，图像处理器采用结构识别模型对第二超声图像进行结构识别，确定第二超声图像对应的组织结构信息，包括组织结构类别、结构类别置信度、组织结构所在位置及所在位置置信度。该组织结构类别是指超声图像中的组织结构所属的类别，该结构类别置信度是指超声图像中的组织结构所属的类别的置信度（即概率），该组织结构所在位置是指组织结构在超声图像上的位置，该所在位置置信度是指组织结构在超声图像上的位置的置信度（即概率）。然后，可基于这些组织结构信息，获取结构识别特征分量，此处的结构识别特征分量可理解为采用结构识别模型对第二超声图像进行识别处理后的输出结果。该结构识别特征分量为基于第二超声图像确定的组织结构类别、结构类别置信度、组织结构所在位置及所在位置置信度等形成的特征值。可理解地，采用预先训练的结构识别模型对第二超声图像进行结构识别，可快速确定第二超声图像的结构识别特征分量，保障结构识别特征分量识别的效率和准确性。
本实施例中，对第二超声图像进行切面识别，使得获取到的切面分类特征分量表征超声图像的全局特征信息，包含至少一个切面类别的特征表示，可以从切面分类特征分量确定输入超声图像可能从属的至少一个切面。对第二超声图像进行结构识别，使得获取到的结构识别特征分量表征超声图像的局部特征信息，包含至少一个组织结构的特征表示，可以从结构识别特征分量中确定输入超声图像可能包含的至少一个组织结构。可理解地，基于切面分类特征分量和组织结构特征分量进行后续识别，可应对复杂多变，存在切面多分类等情况时的切面识别，保障后续切面检测和质量评价的准确性。
在一实施例中，如图4所示，步骤S301，即采用切面分类模型对第二超声图像进行识别，获取切面分类特征分量，包括：
S401：对第二超声图像进行切面分类识别，获取切面分类概率向量，切面分类概率向量包括N个切面类别对应的分类概率值，N≥1；
S402：对每一切面类别对应的分类概率值进行梯度计算，获取每一切面类别对应的M个切面特征分量，M≥1；
S403：基于N个切面类别对应的M个切面特征分量，获取切面分类特征分量。
其中，切面类别是指切面分类模型训练过程中确定的切面类别。N为切面类别所属的数量，N≥1。切面分类概率向量是指基于所有切面类别对应的分类概率值所形成的特征向量。
作为一示例，步骤S401中，图像处理器可采用预先训练的切面分类模型对第二超 声图像进行切面分类识别，可获取切面分类模型的中间层输出的切面分类概率向量，切面 分类概率向量包括N个切面类别对应的分类概率值，N≥1。例如，图像处理器采用切面分类 模型对第二超声图像进行处理，切面分类模型的一个中间层会输出一个维度为
Figure 283365DEST_PATH_IMAGE006
，值域 为[0 - 1]的切面分类概率向量
Figure 467222DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 571444DEST_PATH_IMAGE008
中的每一列对应每一个切面 类别的分类概率值，当某一切面类别的分类概率值大于全局超参数切面分类置信度阈值
Figure 993198DEST_PATH_IMAGE009
时，则可初步认为输入第二超声图像属于该切面类别，遍历
Figure 586991DEST_PATH_IMAGE008
，可初步确定输入第二 超声图像的所属切面，该所属切面可以为至少一个。
作为一示例，步骤S402中，图像处理器在获取第二超声图像对应的切面分类概率 向量
Figure 930247DEST_PATH_IMAGE008
后，可对切面分类概率向量
Figure 382701DEST_PATH_IMAGE008
中的第i个切面类别对应的分类概率值
Figure 190120DEST_PATH_IMAGE010
进行梯度 计算，获取第i个切面类别对应的M个切面特征分量。本示例中，图像处理器可采用现有梯度 算法，例如，采用一阶偏导数算法，对切面分类概率向量
Figure 689234DEST_PATH_IMAGE008
中的第i个切面类别对应的分类 概率值
Figure 519787DEST_PATH_IMAGE010
进行梯度计算，以确定第i个切面类别对应的M个切面特征分量。也就是说，针对第 i个切面类别对应的分类概率值
Figure 762550DEST_PATH_IMAGE010
进行梯度计算，会输出一个维度为
Figure 175208DEST_PATH_IMAGE011
的切面特征分 量。
作为一示例，步骤S403中，图像处理器所获取到的切面分类概率向量
Figure 48486DEST_PATH_IMAGE008
包括N个 切面类别对应的分类概率值，而每一切面类别对应的分类概率值，可确定M个切面特征分 量，可将N个切面类别对应的N*M个切面特征分量组合形成矩形形式，即可输出N*M维的切面 分类特征分量，记为
Figure 163072DEST_PATH_IMAGE001
，
Figure 209526DEST_PATH_IMAGE012
。
本实施例中，对第二超声图像进行切面分类识别，使得获取到的切面分类特征分 量
Figure 725958DEST_PATH_IMAGE001
表征输入超声图像的全局特征信息，包含N个切面类别的特征表示，可以从切面分类 特征分量
Figure 770137DEST_PATH_IMAGE001
确定输入超声图像可能从属的至少一个切面，以适应超声图像复杂多变，切面 存在多分类的复杂场景。
在一实施例中，如图5所示，步骤S302，即采用结构识别模型对第二超声图像进行识别，获取结构识别特征分量，包括：
S501：对第二超声图像进行结构识别，获取结构识别向量，结构识别向量包括K个目标组织结构对应的结构类别置信度、组织结构所在位置及所在位置置信度；
S502：将K个结构类别置信度中的最大值和所在位置置信度的乘积，确定为目标组织结构对应的总置信度；
S503：将总置信度大于全局超参数结构识别置信度阈值的目标组织结构确定为有效组织结构；
S504：根据所有有效组织结构对应的结构识别向量，确定结构识别特征分量。
其中，该组织结构类别是指超声图像中的组织结构所属的类别，该结构类别置信度是指超声图像中的组织结构所属的类别的置信度（即概率），该组织结构所在位置是指组织结构在超声图像上的位置，该所在位置置信度是指组织结构在超声图像上的位置的置信度（即概率）。
以腹部超声图像为例，腹部超声图像可能有N个切面，所有切面共包含N个组织结构，可采用预先标签的训练超声图像进行结构识别模型训练，结构识别模型可以是常见的神经网络目标检测、目标识别或者是实例分割模型，如UNet、Yolo、SSD和RCNN等的一个或者多个组合而成的模型，是可以实现多分类任务的结构识别的模型，使得该结构识别模型可识别出K个组织结构类别对应的结构类别置信度、组织结构所在位置及所在位置置信度。本示例中，结构识别模型为单分类任务，每一组织结构是唯一的，即超声图像只能属于一个组织结构。
作为一示例，步骤S501中，图像处理器采用结构识别模型对第二超声图像进行结 构识别，在结构识别模型最后一层会输出一个维度为
Figure 122752DEST_PATH_IMAGE013
的结构识别向量，第一个维度 L表示结构识别模型定义输出的可能结构个数，其中L>>K，是因为同一个组织结构可能输出 位置有略微差异的多个结果，为了尽可能获得所有可能的结构输出；第二个维度(K+5)表示 K个目标组织结构的结构类别置信度
Figure 972896DEST_PATH_IMAGE014
；组织结构所在位置可选取其位置的 左上角顶点与右下角顶点坐标
Figure 343835DEST_PATH_IMAGE015
；所在位置置信度为某一组织结构类别在超声图 像中的位置的置信度
Figure 558915DEST_PATH_IMAGE016
；即输出的结构识别向量可表示为
Figure 382515DEST_PATH_IMAGE017
。
作为一示例，步骤S502中，图像处理器在获取组织识别向量后，可从组织识别向量 中，获取K个目标组织结构的结构类别置信度
Figure 787083DEST_PATH_IMAGE014
和所在位置置信度
Figure 215790DEST_PATH_IMAGE016
；再根 据K个目标组织结构的结构类别置信度
Figure 664089DEST_PATH_IMAGE014
，确定K个结构类别置信度的最大 值
Figure 240564DEST_PATH_IMAGE018
；然后，将K个结构类别置信度中的最大值
Figure 370194DEST_PATH_IMAGE019
和所在位置置 信度
Figure 715724DEST_PATH_IMAGE016
的乘积，确定为目标组织结构对应的总置信度
Figure 538187DEST_PATH_IMAGE020
。本示例中，结构类别置信度表征 超声图像中包含某一目标组织结构的概率，结构类别置信度越大，则其包含某一目标组织 结构的概率越大。所在位置置信度表征目标组织结构在超声图像中特定位置的概率，所在 位置置信度越大，则目标组织结构在特定位置的概率越大。
其中，全局超参数结构识别置信度阈值是预先设置的用于评估是否达到认定为有 效组织结构的置信度阈值,可用
Figure 84181DEST_PATH_IMAGE021
表示。
作为一示例，步骤S503中，图像处理器在获取到目标组织结构对应的总置信度
Figure 79819DEST_PATH_IMAGE020
后，可比较总置信度
Figure 14277DEST_PATH_IMAGE020
和全局超参数结构识别置信度阈值
Figure 7641DEST_PATH_IMAGE021
，将总置信度
Figure 558708DEST_PATH_IMAGE020
大于全局超参数结构识别置信度阈值
Figure 577611DEST_PATH_IMAGE021
的目标组织结构确定为有效组织结构。本示例 中，图像处理器在从K个目标组织结构中识别确定任一目标组织结构为有效组织结构后，可 判断是否存在预先保留的相同的有效组织结构，若存在，则比较两者的总置信度
Figure 835417DEST_PATH_IMAGE020
大小， 只保留总置信度
Figure 61999DEST_PATH_IMAGE020
较大的有效组织结构。
作为一示例，步骤S504中，图像处理器在根据所有有效组织结构对应的结构识别 向量，确定结构识别特征分量。例如，图像处理器采用结构识别模型对第二超声图像进行结 构识别，确定存在C个有效组织结构后，可根据C个有效组织结构对应的结构识别向量，获取 以矩阵形式表现的结构识别特征分量
Figure 569203DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 844327DEST_PATH_IMAGE022
。
本实施例中，采用结构识别模型对第二超声图像进行结构识别，使得获取到的结构识别特征分量表征输入超声图像的局部特征信息，包含至少一个组织结构的特征表示，可以从结构识别特征分量中确定输入超声图像可能包含的C个有效组织结构，且每个有效组织结构均是唯一的，以适应超声图像复杂多变，切面存在多分类的复杂场景。
在一实施例中，如图6所示，步骤S204，即对切面分类特征分量和结构识别特征分量进行匹配处理，获取切面分类结果和结构分类结果，包括：
S601：根据切面分类特征分量和结构识别特征分量，确定目标节点和目标边；
S602：将目标节点和目标边输入预训练的图神经网络模型进行分类处理，获取切面分类置信度和结构分类置信度；
S603：根据切面分类置信度和结构分类置信度，获取切面分类结果和结构分类结果。
作为一示例，图像处理器在获取切面分类特征分量
Figure 284536DEST_PATH_IMAGE001
和结构识别特征分量
Figure 354123DEST_PATH_IMAGE002
后，需采用预先设置的匹配算法对切面分类特征分量
Figure 364935DEST_PATH_IMAGE001
和结构识别特征分量
Figure 240487DEST_PATH_IMAGE002
进行匹 配处理。可选地，图像处理器可利用图神经网络（Graph Neural Network）来进行匹配处理， 获取切面分类结果和结构分类结果。图神经网络与卷积神经网络（Convolution Neural Network）不同，适合处理不规则的图数据。卷积神经网络更适合用来处理规则数据，比如说 图像、文本等，这些数据的邻域关系是固定的，以图像为例，每个图像像素的邻域关系都是 固定且规则的，一个卷积核可以应用在图像上的所有位置，但是对于不规则的图数据而言， 在不同的位置/节点上，其邻域位置不一致，不适合使用常规的卷积操作。图数据可定义由 节点Vector与边Edge组成，表示为
Figure 472886DEST_PATH_IMAGE023
，Vector表示节点本身的属性，Edge表示节点之 间的关系，以社交网络为例，一个神经网络就是一个典型的图数据类型，节点是社交网络中 的每个个体和每个人，节点Vector是个体的基本属性，如年龄、身高、体重等，边Edge则是个 体之间的联系/关系，比如说个体A与个体B之间是否相识、关系是否良好等都可以构成节点 之间的边。
由于每张切面超声图像的组织结构数量不固定，组织结构与组织结构之间的关系 不固定，可认为是图数据的一种，可将组织结构的属性确定为节点，组织结构之间的关系确 定为边；组织结构的属性可以是位置、大小和灰阶特征等，都可以表示Vector，组织结构之 间的关系包括但不限于位置关系、大小比和包含与被包含的关系等，可采用Edge表示。基于 切面分类特征分量
Figure 510112DEST_PATH_IMAGE001
与结构识别特征分量
Figure 523067DEST_PATH_IMAGE002
，同样可以构建一个图
Figure 687463DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 774368DEST_PATH_IMAGE001
的维度 为
Figure 513654DEST_PATH_IMAGE024
，
Figure 686009DEST_PATH_IMAGE002
的维度为
Figure 637785DEST_PATH_IMAGE025
，总共有C个关键组织结构，即图上有C个目标节点。
作为一示例，步骤S601中，图像处理器获取结构识别特征分量
Figure 907092DEST_PATH_IMAGE002
后，可基于切面 分类特征分量
Figure 489383DEST_PATH_IMAGE001
构建C个目标节点。其中，切面分类特征分量
Figure 693575DEST_PATH_IMAGE001
包含超声图像的切面信 息，属于全局特征信息，包括但限于切面类别和切面类别置信度。
本示例中，图像处理器获取第二超声图像对应的切面分类特征分量
Figure 714621DEST_PATH_IMAGE001
与结构识 别特征分量
Figure 776118DEST_PATH_IMAGE002
后，可基于结构识别特征分量
Figure 591627DEST_PATH_IMAGE002
，构建C个目标节点Vector。基于切面分类 特征分量
Figure 800891DEST_PATH_IMAGE001
构建C个目标节点Vector过程包括如下步骤：（1）对切面分类特征分量
Figure 297732DEST_PATH_IMAGE001
进行 重新编排（reshape）为重编分类特征分量
Figure 761205DEST_PATH_IMAGE026
，其维度为
Figure 13195DEST_PATH_IMAGE027
，其中
Figure 647439DEST_PATH_IMAGE028
。（2）将切 面分类特征分量
Figure 744708DEST_PATH_IMAGE001
和重编分类特征分量
Figure 577534DEST_PATH_IMAGE026
进行组合，获取C个目标节点。可理解地，由 于切面分类特征分量
Figure 938109DEST_PATH_IMAGE001
的维度为
Figure 872698DEST_PATH_IMAGE029
，重编分类特征分量
Figure 508078DEST_PATH_IMAGE026
的维度为
Figure 398674DEST_PATH_IMAGE027
，将切面 分类特征分量
Figure 992466DEST_PATH_IMAGE001
和重编分类特征分量
Figure 132461DEST_PATH_IMAGE026
结合在一起，如可采用相连(concate)方式结 合，即可获取C个目标节点Vector，C可目标节点可采用
Figure 40374DEST_PATH_IMAGE030
表示。
相应地，图像处理器在获取结构识别特征分量
Figure 598525DEST_PATH_IMAGE002
后，可根据结构识别特征分量
Figure 97640DEST_PATH_IMAGE002
构建目标边Edge。其中，结构识别特征分量
Figure 928192DEST_PATH_IMAGE002
包含超声图像的结构信息，属于局部特 征信息，包括但不限于组织结构类别、结构类别置信度、组织结构所在位置和所在位置置信 度。
本示例中，图像处理器在获取结构识别特征分量
Figure 170955DEST_PATH_IMAGE002
后，可根据结构识别特征分 量
Figure 36143DEST_PATH_IMAGE002
构建目标边Edge，其目标边Edge可采用但不限于如下方式进行构建：（1）两个组织结 构之间的面积比例记为
Figure 706159DEST_PATH_IMAGE031
。（2）两个组织结构中心点连线的距离归一化后记为
Figure 834127DEST_PATH_IMAGE032
。（3）两个 组织结构中心点连线与水平方向的夹角归一化后记为
Figure 615001DEST_PATH_IMAGE033
。（4）两个组织结构的局部灰度直 方图差值均值归一化后记为
Figure 334696DEST_PATH_IMAGE034
。（5）目标边Edge的的表示为
Figure 441192DEST_PATH_IMAGE035
，其中
Figure 43074DEST_PATH_IMAGE036
为权重系 数，最终两个目标节点之间的目标边表示
Figure 830902DEST_PATH_IMAGE037
。本示例中的组织结构可以为前面确定的目标 节点Vector。
可理解地，目标节点Vector的实现可有其它方式，同理，目标边Edge即组织结构之间的联系/可以有其它定义方式，上述内容只是描述了一种实现方式，但不限定于这样的实现方式。
作为一示例，步骤S602中，图像处理器在获取到C个目标节点
Figure 218152DEST_PATH_IMAGE038
和任意两个目标节 点
Figure 229970DEST_PATH_IMAGE038
之间的目标边
Figure 256832DEST_PATH_IMAGE039
后，可基于任意相邻两个目标节点目标节点
Figure 910667DEST_PATH_IMAGE038
进行组合，基于相邻两 个目标节点之间目标边
Figure 136112DEST_PATH_IMAGE039
构成邻接矩阵
Figure 522094DEST_PATH_IMAGE040
。然后，将邻接矩阵
Figure 114881DEST_PATH_IMAGE039
输入预训练的图神 经网络模型进行分类处理，获取切面分类置信度和结构分类置信度。
本示例中，根据所有目标节点
Figure 244511DEST_PATH_IMAGE038
和任意两个目标节点
Figure 324462DEST_PATH_IMAGE038
之间的目标边
Figure 209242DEST_PATH_IMAGE039
构建邻 接矩阵
Figure 7433DEST_PATH_IMAGE039
后，将邻接矩阵
Figure 675175DEST_PATH_IMAGE039
作为图神经网络模型的输入，在图神经网络模型内进行图节点 的分类，对每个图节点而言，分类的目标有两个，第一个目标是该目标节点是否为有效节点 的结构分类置信度，第二个目标是该目标节点属于各个切面的切面分类置信度。图神经网 络的构成可选择常见的图卷积网络（Graph Convolution Network）、图注意力网络（Graph Attention Network）或者是图采样聚合网络（Graph Sample Aggregate Network） 的一个 或者多个组合，基于已有多分类切面标签与结构类别/位置标签的训练超声图像数据集，训 练上述图神经网络，训练过程中的损失函数选用二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss）。
作为一示例，图像处理器可根据切面分类置信度和结构分类置信度进行匹配处理，例如，可将切面分类置信度和结构分类置信度，分别与预先设置的切面置信度阈值和结构置信度阈值进行匹配处理，获取切面分类结果和结构分类结果。
本实施例中，由于切面分类特征分量表征超声图像中的全局特征信息，而结构识 别特征分量表征超声图像的局部特征信息，将切面分类特征分量和结构识别特征分量所构 建的邻接矩阵
Figure 891524DEST_PATH_IMAGE039
输入到图神经网络模型进行匹配处理，使得切面信息和组织结构信息经过 图神经网络模型的匹配处理，去除不匹配的结果，得到高置信度的切面分类结果与结构分 类结果，可快速确定所输入超声图像的所属切面（多分类）和所包含的组织结构，有助于保 障切面检测和质量评价的准确性。
在一实施例中，如图7所示，步骤S206，即基于切面分类结果和结构分类结果，对第二超声图像进行质量评价，获取切面质量分值，包括：
S701：基于切面分类结果和结构分类结果，确定至少一个切面超声图像，切面超声图像包含至少一个关键组织结构；
S702：对每一切面超声图像中的至少一个关键组织结构进行亮度检测，获取切面超声图像中的至少一个关键组织结构的实测亮度；
S703：对每一切面超声图像中的至少一个关键组织结构进行对比度检测，获取切面超声图像中的至少一个关键组织结构的相对对比度；
S704：对每一切面超声图像中的至少一个关键组织结构进行清晰度检测，获取切面超声图像中的至少一个关键组织结构的实测清晰度；
S705：对每一切面超声图像中的至少一个关键组织结构进行完整度检测，获取切面超声图像中的至少一个关键组织结构的实测完整度；
S706：根据所有切面超声图像中的至少一个关键组织结构的实测亮度、相对对比度、实测清晰度和实测完整度，获取切面质量分值。
作为一示例，步骤S701中，图像处理器获取切面分类结果和结构分类结果后，可根据切面分类结果确定第二超声图像中包含的至少一个切面，以确定至少一个切面对应的切面超声图像；还可根据结构分类结果确定第二超声图像中包含的至少一个关键组织结构。本示例中，关键组织结构是指与切面匹配成功的组织结果。
其中，实测亮度是指实时测量到的亮度。
作为一示例，步骤S702中，图像处理器可采用预先设置的亮度测量算法，对每一切面超声图像进行亮度检测，以获取每一切面超声图像对应的实测亮度。一般来说，人眼对于图像亮度变化的感知是很敏锐的，因此，图像的亮度是一项重要的图像质量指标。不同组织对于超声波的反射强度不同， 例如，血管、肝脏和骨头在同样的探头深度、同样的探头角度下表现出的亮度是不一样的，因此，对于超声图像的亮度评价，应该考虑各个组织结构的亮度情况，而不是考虑图像整体的亮度；在评价不同类型的组织结构时，也应该有不同的合理亮度区间范围，鉴于此，需对每一切面超声图像进行亮度检测，获取其对应的实测亮度。
以第一超声图像为腹部超声图像为例，在腹部超声图像中存在不少空腔，空腔的 亮度往往很低，应该尽量不考虑空腔的亮度影响，因此在考虑组织结构的亮度时，应该考虑 其高亮度区域的亮度。此时，对每一切面超声图像
Figure 884888DEST_PATH_IMAGE003
，其实测亮度
Figure 904796DEST_PATH_IMAGE041
计算如下： （1）统计每一切面超声图像
Figure 704125DEST_PATH_IMAGE003
从0-255灰阶的直方图，获取切面超声图像
Figure 961931DEST_PATH_IMAGE003
对应的原 始直方图
Figure 657355DEST_PATH_IMAGE042
。（2）计算原始直方图
Figure 443521DEST_PATH_IMAGE042
从0-255灰阶的累加结果，进行归一化，得到归一 化直方图
Figure 718644DEST_PATH_IMAGE043
，单调递增，值域为[0, 1]。（3）确定归一化直方图
Figure 627694DEST_PATH_IMAGE043
在大于分类阈值
Figure 25178DEST_PATH_IMAGE044
(默认为0.7)处的目标灰阶
Figure 222941DEST_PATH_IMAGE045
。（4）计算原始直方图
Figure 364072DEST_PATH_IMAGE042
从
Figure 143940DEST_PATH_IMAGE045
-255灰阶的灰度均值
Figure 384429DEST_PATH_IMAGE046
。（5）采用亮度映射函数
Figure 397384DEST_PATH_IMAGE047
对灰度均值
Figure 811048DEST_PATH_IMAGE046
进行计算，获取实测亮度
Figure 897953DEST_PATH_IMAGE041
，其中
Figure 371659DEST_PATH_IMAGE048
可以是高斯函数（不限定于高斯函 数），在合适的亮度区间输出高值，在合适区间之外输出低值，值域[0, 1]；当
Figure 91485DEST_PATH_IMAGE046
落在合 适的亮度区间时，
Figure 512102DEST_PATH_IMAGE048
输出高权重值，
Figure 515830DEST_PATH_IMAGE046
过高或者过低时
Figure 160438DEST_PATH_IMAGE048
都会输出低权重值。可 理解地，亮度映射函数
Figure 820089DEST_PATH_IMAGE048
的参数也可以根据不同结构而变更，如同上文，血管、肝脏和骨 头等组织结构的合适亮度区间不同，可以将所有的K个目标组织结构根据亮度合适区间分 为数类，每类有一组亮度映射函数参数，以
Figure 841135DEST_PATH_IMAGE048
是高斯函数为例，此时亮度映射函数参数 为高斯函数的均值与标准差。
其中，相对对比度是指不同组织结构之间的对比度。作为一示例，切面超声图像的相对对比度可以为次要结构和主要结构之间的相对对比度，也可以为主要结构和切面超声图像整体的相对对比度。
作为一示例，步骤S703中，图像处理器可采用预先设置的相对对比度算法，对每一 切面超声图像进行相对对比度计算，以获取每一切面超声图像的相对对比度。一般来说，超 声图像的相对对比度评价同样很重要，在相对对比度指标上，主要考虑切面超声图像中的 主要结构与次要结构之间的相对对比度，此时，其相对对比度
Figure 450102DEST_PATH_IMAGE049
计算过程如下： （1）根据每一切面超声图像，确定其主要结构与次要结构，在这里将主要结构定义为面积占 比较大的结构，其他结构为次要结构。（2）统计主要结构图像块
Figure 468874DEST_PATH_IMAGE050
对应的主要结构直 方图
Figure 412559DEST_PATH_IMAGE051
，并统计次要结构图像块对应的次要结构直方图
Figure 971716DEST_PATH_IMAGE052
。（3）计算主要结 构直方图
Figure 887720DEST_PATH_IMAGE051
与次要结构直方图
Figure 139709DEST_PATH_IMAGE052
的主峰/最大值的目标距离
Figure 773953DEST_PATH_IMAGE053
。（4）采 用相对对比度映射函数
Figure 619025DEST_PATH_IMAGE054
，对计算出的目标距离
Figure 451852DEST_PATH_IMAGE053
进行 计算，确定其相对对比度
Figure 609163DEST_PATH_IMAGE049
，其中
Figure 465124DEST_PATH_IMAGE055
可以是sigmoid函数（不限于此函数）， 单调递增，值域[0, 1]，有饱和区域即可。可理解地，也可以计算主要结构与整个切面超声 图像之间的相对对比度，其计算过程与上述过程类似，为避免重复，此处不一一赘述。
作为一示例，步骤S704中，图像处理器可采用预先设置的清晰度测量算法，对每一切面超声图像进行清晰度检测，以获取每一切面超声图像的实测清晰度。由于人体不同组织结构对于超声波的反射强度不同、超声设备存在各种不同的信号干扰等原因，超声图像中往往存在噪声；如果超声图像的组织结构中包含的噪声较少，医生会认为该切面超声图像比较清晰，反之则会认为切面超声图像不清晰，因此，可根据噪声在组织结构中的占比来描述超声图像的清晰度。
本示例中，图像处理器计算每一切面超声图像的实测清晰度权重
Figure 631663DEST_PATH_IMAGE056
过程如 下：（1）计算切面超声图像的局部结构张量（Structure Tensor）特征，具体地，局部结构张 量的计算包括：先计算切面超声图像对应的原始结构张量矩阵：
Figure 522259DEST_PATH_IMAGE057
，其中
Figure 601204DEST_PATH_IMAGE058
分别为水平方向与垂直方向的梯度，
Figure 6778DEST_PATH_IMAGE059
为高斯滤波器；然后，对切面超声图像对应的原 始结构张量矩阵进行特征分解，获取原始结构张量矩阵
Figure 445849DEST_PATH_IMAGE060
的两个特征值
Figure 190952DEST_PATH_IMAGE061
，其中
Figure 955645DEST_PATH_IMAGE062
；对 原始结构张量矩阵
Figure 333668DEST_PATH_IMAGE060
的两个特征值
Figure 779693DEST_PATH_IMAGE061
进行归一化计算，获取归一化结构张量特征
Figure 707198DEST_PATH_IMAGE063
，其 中，
Figure 580476DEST_PATH_IMAGE064
，
Figure 429483DEST_PATH_IMAGE063
值域为[0, 1]表示图像上某点的梯度主方向强度，当该点的
Figure 741516DEST_PATH_IMAGE063
趋向于1时， 则更可能属于结构特征，当
Figure 461210DEST_PATH_IMAGE063
趋向于0时，则更可能属于纹理特征。（2）根据归一化结构张量 特征
Figure 52859DEST_PATH_IMAGE063
，分离出切面超声图像的纹理区域，记为
Figure 654742DEST_PATH_IMAGE065
。本示例中，归一化结构张量特征
Figure 442569DEST_PATH_IMAGE063
是一幅与输入的第二超声图像一样大的图像，值域为[0, 1]，值越大，表示该点越像结构 特征，值越接近于0，则更可能属于纹理特征；对归一化结构张量特征
Figure 813508DEST_PATH_IMAGE063
经过高斯平滑滤波 后，遍历
Figure 90906DEST_PATH_IMAGE063
每个像素点，与结构特征阈值
Figure 383347DEST_PATH_IMAGE066
进行比较，如果某一像素点的归一化结构张量特 征
Figure 253826DEST_PATH_IMAGE063
大于结构特征阈值
Figure 10430DEST_PATH_IMAGE066
，则置0，否则置1，这样可以得到二值化的结构张量特征
Figure 396412DEST_PATH_IMAGE063
，与切 面超声图像相乘，则可以分离出切面超声图像的纹理特征所形成的纹理区域。（3）计算切面 超声图像的纹理区域的的平均噪声强度：
Figure 972886DEST_PATH_IMAGE067
，其中，
Figure 899254DEST_PATH_IMAGE068
为均 方误差函数，
Figure 448047DEST_PATH_IMAGE069
为去噪滤波器，可以是中值滤波器、均值滤波器或者其它去除噪声的滤波 器，
Figure 817980DEST_PATH_IMAGE070
为滤波操作。（4）采用清晰度映射函数
Figure 616171DEST_PATH_IMAGE071
，对纹理区域的 平均噪声强度
Figure 549492DEST_PATH_IMAGE072
进行计算，获取切面超声图像的实测亮度
Figure 749530DEST_PATH_IMAGE056
，其中
Figure 539631DEST_PATH_IMAGE073
可以是 sigmoid函数（不限于此函数），单调递增，值域[0, 1]，有饱和区域即可，噪声越强，输出分 值越低。
其中，实测完整度是指实时测量到的完整度。
作为一示例，步骤S705中，图像处理器可采用预先设置的完整度测量算法，对每一切面超声图像进行完整度检测，获取每一切面超声图像的实测完整度。本示例中，每一切面超声图像的实测完整度可理解为其主要轮廓边缘的结构张量矩阵（其上述清晰度计算过程所示），当某一组织结构的轮廓边缘不明显时，其会充斥大量噪声，因此，可认定该组织结构不完整。
本示例中，图像处理器计算每一切面超声图像的实测完整度
Figure 28381DEST_PATH_IMAGE074
过程如 下：（1）采用局部区域轮廓提取算法，如水平集、Snake模型、CV模型、LBF模型等，提取切面超 声图像
Figure 578442DEST_PATH_IMAGE003
的几何主轮廓，获取主轮廓曲线
Figure 632986DEST_PATH_IMAGE075
。（2）计算主轮廓曲线
Figure 531672DEST_PATH_IMAGE075
上每点的归一化结构 张量特征
Figure 570035DEST_PATH_IMAGE063
。（3）计算主轮廓曲线
Figure 641896DEST_PATH_IMAGE075
上的归一化结构特征强度：
Figure 754209DEST_PATH_IMAGE076
，其中
Figure 902424DEST_PATH_IMAGE077
为归一化系数。（4）采用完整度映射函数
Figure 896925DEST_PATH_IMAGE078
，对归一化结构特 征强度
Figure 975740DEST_PATH_IMAGE079
进行计算，获取切面超声图像的实测完整度
Figure 4876DEST_PATH_IMAGE074
，其中
Figure 307681DEST_PATH_IMAGE080
可以是 sigmoid函数（不限于此函数），单调递增，值域[0, 1]，有饱和区域即可，结构张量特征强度 越强，输出分值越高。
作为一示例，步骤S706中，图像处理器在获取切面超声图像的每一个组织结构的实测亮度、相对对比度、实测清晰度和实测完整度这四个评价指标值，可对四个评价指标值进行综合计算，即可确定每一切面超声图像对应的切面质量分值。
本示例中，图像处理器可根据实时测量到的实测亮度、相对对比度、实测清晰度和实测完整度这四个评价指标值，结合其预先设置的权重分值进行加权处理，即可获取切面超声图像对应的切面质量分值。例如，加权的方式可以存在多种，以下举例说明：
在一示例中，统计每一个组织结构在四个评价指标上实时测量到的评价指标值， 加权得到该组织结构的权重分值，然后加权切面超声图像
Figure 992740DEST_PATH_IMAGE081
下所有组织结构的权重分值，得 到最终的切面质量分值，假设切面超声图像
Figure 443223DEST_PATH_IMAGE081
下有
Figure 326866DEST_PATH_IMAGE082
个组织结构，表达式如下：
Figure 3835DEST_PATH_IMAGE083
其中
Figure 238507DEST_PATH_IMAGE084
为结构加权系数，
Figure 455862DEST_PATH_IMAGE085
为评价指标加权系数，加权的系数可以根据 不同结构的重要性、不同评价指标的重要性的不同，事先定义好。
在另一示例中，统计每一组织结构在某个评价指标上实时测量到的评价指标值， 加权得到该评价指标的权重分值，然后加权四个评价指标的分值，得到最终的切面质量分 值，假设切面超声图像
Figure 397273DEST_PATH_IMAGE081
下有
Figure 58193DEST_PATH_IMAGE082
个组织结构，表达式如下：
Figure 514582DEST_PATH_IMAGE086
可理解地，根据同一切面超声图像至少一个关键组织结构的实测亮度、相对对比度、实测清晰度和实测完整度等四个评价指标值，可对四个评价指标值进行综合计算，即可确定每一切面超声图像对应的切面质量分值，可保障切面检测和质量评价的准确性。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
在一实施例中，提供一种超声图像切面质量评价装置，该超声图像切面质量评价装置与上述实施例中超声图像切面质量评价方法一一对应。如图8所示，该超声图像切面质量评价装置包括图像获取模块801、图像预处理模块802、分类识别模块803、匹配处理模块804和质量评价模块805。各功能模块详细说明如下：
图像获取模块801，用于获取第一超声图像；
图像预处理模块802，用于对第一超声图像进行预处理，获取第二超声图像；
分类识别模块803，用于对第二超声图像进行分类识别，获取切面分类特征分量和结构识别特征分量；
匹配处理模块804，用于对切面分类特征分量和结构识别特征分量进行匹配处理，获取切面分类结果和结构分类结果；
质量评价模块805，用于基于切面分类结果和结构分类结果，对第二超声图像进行质量评价，获取切面质量分值。
在一实施例中，分类识别模块803包括：
切面识别单元，用于采用切面分类模型对第二超声图像进行切面识别，获取切面分类特征分量；
结构识别单元，用于采用结构识别模型对第二超声图像进行结构识别，获取结构识别特征分量。
在一实施例中，切面识别单元，包括：
切面分类概率向量获取子单元，用于对第二超声图像进行切面分类识别，获取切面分类概率向量，切面分类概率向量包括N个切面类别对应的分类概率值，N≥1；
切面特征分量获取子单元，用于对每一切面类别对应的分类概率值进行梯度计算，获取每一切面类别对应的M个切面特征分量，M≥1；
切面分类特征分量获取子单元，用于基于N个切面类别对应的M个切面特征分量，获取切面分类特征分量。
在一实施例中，结构识别单元，包括：
结构识别向量获取子单元，用于对第二超声图像进行结构识别，获取结构识别向量，结构识别向量包括K个目标组织结构对应的结构类别置信度、组织结构所在位置及所在位置置信度；
总置信度获取子单元，用于将K个结构类别置信度中的最大值和所在位置置信度的乘积，确定为目标组织结构对应的总置信度；
有效组织结构获取子单元，用于将总置信度大于全局超参数结构识别置信度阈值的目标组织结构确定为有效组织结构；
结构识别特征分量确定子单元，用于根据所有有效组织结构对应的结构识别向量，确定结构识别特征分量。
在一实施例中，匹配处理模块804，包括：
节点/边获取单元，用于根据切面分类特征分量和结构识别特征分量，确定目标节点和目标边；
分类置信度获取单元，用于将目标节点和目标边输入预训练的图神经网络模型进行分类处理，获取切面分类置信度和结构分类置信度；
分类结果获取单元，用于根据切面分类置信度和结构分类置信度，获取切面分类结果和结构分类结果。
在一实施例中，质量评价模块805，包括：
切面超声图像确定单元，用于基于切面分类结果和结构分类结果，确定至少一个切面超声图像，切面超声图像包含至少一个关键组织结构；
实测亮度获取单元，用于对每一切面超声图像中的至少一个关键组织结构进行亮度检测，获取切面超声图像中的至少一个关键组织结构的实测亮度；
相对对比度获取单元，用于对每一切面超声图像中的至少一个关键组织结构进行对比度检测，获取切面超声图像中的至少一个关键组织结构的相对对比度；
实测清晰度获取单元，用于对每一切面超声图像中的至少一个关键组织结构进行清晰度检测，获取切面超声图像中的至少一个关键组织结构的实测清晰度；
实测完整度获取单元，对每一切面超声图像中的至少一个关键组织结构进行完整度检测，获取切面超声图像中的至少一个关键组织结构的实测完整度；
切面质量分值获取单元，用于根据所有切面超声图像中的至少一个关键组织结构的实测亮度、相对对比度、实测清晰度和实测完整度，获取切面质量分值。
关于超声图像切面质量评价装置的具体限定可以参见上文中对于超声图像切面质量评价方法的限定，在此不再赘述。上述超声图像切面质量评价装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于超声设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于超声设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一实施例中，提供一种超声设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中超声图像切面质量评价方法，例如图2所示S201-S205，或者图3至图7中所示，为避免重复，这里不再赘述。或者，处理器执行计算机程序时实现超声图像切面质量评价装置这一实施例中的各模块/单元的功能，例如图8所示的图像获取模块801、图像预处理模块802、分类识别模块803、匹配处理模块804和质量评价模块805的功能，为避免重复，这里不再赘述。
在一实施例中，提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中超声图像切面质量评价方法，例如图2所示S201-S205，或者图3至图7中所示，为避免重复，这里不再赘述。或者，该计算机程序被处理器执行时实现上述超声图像切面质量评价装置这一实施例中的各模块/单元的功能，例如图8所示的图像获取模块801、图像预处理模块802、分类识别模块803、匹配处理模块804和质量评价模块805的功能，为避免重复，这里不再赘述。所述计算机可读存储介质可以是非易失性，也可以是易失性。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (14)

1.一种超声图像切面质量评价方法，其特征在于，包括：
获取第一超声图像；
对所述第一超声图像进行预处理，获取第二超声图像；
对所述第二超声图像进行分类识别，获取切面分类特征分量和结构识别特征分量；
对所述切面分类特征分量和所述结构识别特征分量进行匹配处理，获取切面分类结果和结构分类结果；
基于所述切面分类结果和所述结构分类结果，对所述第二超声图像进行质量评价，获取切面质量分值。
2.如权利要求1所述的超声图像切面质量评价方法，其特征在于，所述对所述第二超声图像进行分类识别，获取切面分类特征分量和结构识别特征分量，包括：
采用切面分类模型对所述第二超声图像进行切面识别，获取切面分类特征分量；
采用结构识别模型对所述第二超声图像进行结构识别，获取结构识别特征分量。
3.如权利要求2所述的超声图像切面质量评价方法，其特征在于，所述采用切面分类模型对所述第二超声图像进行识别，获取切面分类特征分量，包括：
对所述第二超声图像进行切面分类识别，获取切面分类概率向量，所述切面分类概率向量包括N个切面类别对应的分类概率值，N≥1；
对每一所述切面类别对应的分类概率值进行梯度计算，获取每一所述切面类别对应的M个切面特征分量，M≥1；
基于N个所述切面类别对应的M个所述切面特征分量，获取切面分类特征分量。
4.如权利要求2所述的超声图像切面质量评价方法，其特征在于，所述采用结构识别模型对所述第二超声图像进行识别，获取结构识别特征分量，包括：
对所述第二超声图像进行结构识别，获取结构识别向量，所述结构识别向量包括K个目标组织结构对应的结构类别置信度、组织结构所在位置及所在位置置信度；
将K个结构类别置信度中的最大值和所述所在位置置信度的乘积，确定为所述目标组织结构对应的总置信度；
将所述总置信度大于全局超参数结构识别置信度阈值的目标组织结构确定为有效组织结构；
根据所有所述有效组织结构对应的结构识别向量，确定所述结构识别特征分量。
5.如权利要求1所述的超声图像切面质量评价方法，其特征在于，所述对所述切面分类特征分量和所述结构识别特征分量进行匹配处理，获取切面分类结果和结构分类结果，包括：
根据所述切面分类特征分量和所述结构识别特征分量，确定目标节点和目标边；
将所述目标节点和所述目标边输入预训练的图神经网络模型进行分类处理，获取切面分类置信度和结构分类置信度；
根据所述切面分类置信度和所述结构分类置信度，获取切面分类结果和结构分类结果。
6.如权利要求1所述的超声图像切面质量评价方法，其特征在于，所述基于所述切面分类结果和所述结构分类结果，对所述第二超声图像进行质量评价，获取切面质量分值，包括：
基于所述切面分类结果和所述结构分类结果，确定至少一个切面超声图像，所述切面超声图像包含至少一个关键组织结构；
对每一所述切面超声图像中的至少一个关键组织结构进行亮度检测，获取所述切面超声图像中的至少一个关键组织结构的实测亮度；
对每一所述切面超声图像中的至少一个关键组织结构进行对比度检测，获取所述切面超声图像中的至少一个关键组织结构的相对对比度；
对每一所述切面超声图像中的至少一个关键组织结构进行清晰度检测，获取所述切面超声图像中的至少一个关键组织结构的实测清晰度；
对每一所述切面超声图像中的至少一个关键组织结构进行完整度检测，获取所述切面超声图像中的至少一个关键组织结构的实测完整度；
根据所有所述切面超声图像中的至少一个关键组织结构的实测亮度、相对对比度、实测清晰度和实测完整度，获取切面质量分值。
7.一种超声图像切面质量评价装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取第一超声图像；
图像预处理模块，用于对所述第一超声图像进行预处理，获取第二超声图像；
分类识别模块，用于对所述第二超声图像进行分类识别，获取切面分类特征分量和结构识别特征分量；
匹配处理模块，用于对所述切面分类特征分量和所述结构识别特征分量进行匹配处理，获取切面分类结果和结构分类结果；
质量评价模块，用于基于所述切面分类结果和所述结构分类结果，对所述第二超声图像进行质量评价，获取切面质量分值。
8.如权利要求7所述的超声图像切面质量评价装置，其特征在于，所述分类识别模型，包括：
切面识别单元，用于采用切面分类模型对所述第二超声图像进行切面识别，获取切面分类特征分量；
结构识别单元，用于采用结构识别模型对所述第二超声图像进行结构识别，获取结构识别特征分量。
9.如权利要求8所述的超声图像切面质量评价装置，其特征在于，所述切面识别单元，包括：
切面分类概率向量获取子单元，用于对所述第二超声图像进行切面分类识别，获取切面分类概率向量，所述切面分类概率向量包括N个切面类别对应的分类概率值，N≥1；
切面特征分量获取子单元，用于对每一所述切面类别对应的分类概率值进行梯度计算，获取每一所述切面类别对应的M个切面特征分量，M≥1；
切面分类特征分量获取子单元，用于基于N个所述切面类别对应的M个所述切面特征分量，获取切面分类特征分量。
10.如权利要求8所述的超声图像切面质量评价装置，其特征在于，所述结构识别单元，包括：
结构识别向量获取子单元，用于对所述第二超声图像进行结构识别，获取结构识别向量，所述结构识别向量包括K个目标组织结构对应的结构类别置信度、组织结构所在位置及所在位置置信度；
总置信度获取子单元，用于将K个结构类别置信度中的最大值和所述所在位置置信度的乘积，确定为所述目标组织结构对应的总置信度；
有效组织结构获取子单元，用于将所述总置信度大于全局超参数结构识别置信度阈值的目标组织结构确定为有效组织结构；
结构识别特征分量确定子单元，用于根据所有所述有效组织结构对应的结构识别向量，确定所述结构识别特征分量。
11.如权利要求7所述的超声图像切面质量评价装置，其特征在于，匹配处理模块，包括：
节点/边获取单元，用于根据所述切面分类特征分量和所述结构识别特征分量，确定目标节点和目标边；
分类置信度获取单元，用于将所述目标节点和所述目标边输入预训练的图神经网络模型进行分类处理，获取切面分类置信度和结构分类置信度；
分类结果获取单元，用于根据所述切面分类置信度和所述结构分类置信度，获取切面分类结果和结构分类结果。
12.如权利要求7所述的超声图像切面质量评价装置，其特征在于，所述质量评价模块，包括：
切面超声图像确定单元，用于基于所述切面分类结果和所述结构分类结果，确定至少一个切面超声图像，所述切面超声图像包含至少一个关键组织结构；
实测亮度获取单元，用于对每一所述切面超声图像中的至少一个关键组织结构进行亮度检测，获取所述切面超声图像中的至少一个关键组织结构的实测亮度；
相对对比度获取单元，用于对每一所述切面超声图像中的至少一个关键组织结构进行对比度检测，获取所述切面超声图像中的至少一个关键组织结构的相对对比度；
实测清晰度获取单元，用于对每一所述切面超声图像中的至少一个关键组织结构进行清晰度检测，获取所述切面超声图像中的至少一个关键组织结构的实测清晰度；
实测完整度获取单元，对每一所述切面超声图像中的至少一个关键组织结构进行完整度检测，获取所述切面超声图像中的至少一个关键组织结构的实测完整度；
切面质量分值获取单元，用于根据所有所述切面超声图像中的至少一个关键组织结构的实测亮度、相对对比度、实测清晰度和实测完整度，获取切面质量分值。
13.一种超声设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述超声图像切面质量评价方法。
14.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述超声图像切面质量评价方法。
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