申请/专利权人：深圳蓝湘智影科技有限公司

申请日：2020-08-11

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN112070119B

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06T7/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2023.05.26#专利申请权的转移;2021.11.26#专利申请权的转移;2020.12.29#实质审查的生效;2020.12.11#公开

摘要：本申请涉及一种超声切面图像质量控制方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取超声多切面图像数据集，对超声多切面图像数据集进行切面分类处理，得到各切面图像对应的类别标签，根据各切面图像对应的类别标签，调用对应的已训练的目标检测网络对各切面图像进行预测，得到预测结果，根据预测结果和预设切面打分评估规则，得到各切面图像的质量得分及评估结果。本方案区别于传统的超声切面图像进行单一切面的识别，以多切面识别为基点进行处理，预测各切面图像的目标检测网络是基于携带目标结构标注信息的超声多切面图像数据集训练得到，能够保证图像预测结果的可靠性，进而能够保证图像质量得分的一致性，提高质量控制的效率。

主权项：1.一种超声切面图像质量控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取超声多切面图像数据集；对所述超声多切面图像数据集进行切面分类处理，得到各切面图像对应的类别标签；根据各切面图像对应的类别标签，调用对应的已训练的目标检测网络对各切面图像进行预测，得到预测结果，所述已训练的目标检测网络基于携带目标结构标注信息的超声多切面图像数据集训练得到；所述预测结果包括预测出各切面图像中含有的结构的名称、类别、位置以及置信度；根据所述预测结果和预设切面打分评估规则，得到各切面图像的质量得分及评估结果；其中，所述根据所述预测结果和预设切面打分评估规则，得到各切面图像的得分及评估结果包括：将所述预测结果中的目标结构与所述目标结构对应的标准规则进行对比，得到初始得分以及第一评估结果；提取所述预测结果中各目标结构的置信度、并基于所述置信度以及预设权重，得到清晰度得分以及第二评估结果；根据所述初始得分、所述清晰度得分以及预设扣分指标，得到各切面图像的质量得分；综合所述各切面图像的质量得分、所述第一评估结果以及所述第二评估结果，得到各切面图像的评估结果；其中，将所述预测结果中的目标结构与所述目标结构对应的标准规则进行对比，得到初始得分以及第一评估结果；提取所述预测结果中各目标结构的置信度、并基于所述置信度以及预设权重，得到清晰度得分以及第二评估结果，具体包括：将切面图像中股骨结果与标准股骨切面图像所对应的标准规则进行对比，检测是否缺少关键结构，若缺少所述关键结构，则依据缺少的所述关键结构的重要程度得到初始得分，并根据评估结果中所述结构是否缺失，得到第一评估结果；其中，所述关键结构的重要程度依据预设的重要程度关联表得到，所述重要程度关联表针对各类切面图像中每个结构的重要程度在切面打分中预设有统一的标准；提取出股骨切面图像中各个结构的置信度，并按照切面的重要程度加入相应的权重比例并乘以预设的各结构对应的分数，得到清晰度得分；根据该切面图像中各结构是否清晰可见得到第二评估结果。

全文数据：

权利要求：

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