[发明专利]一种子宫超声微蠕动视频处理方法

权利要求书

1.一种子宫超声微蠕动视频处理方法，由以下模块组成：

超声采集模块(1)，采集原始超声视频数据V₁；

预处理模块(2)，对原始超声视频数据进行视频去噪滤波和视觉标准化预处理，并将预处理后的超声视频数据V₂发送给子宫区域检测模块(3)；

子宫区域检测模块(3)，对V₂中的每一帧图像进行滑窗区域识别，将判断为子宫的区域按顺序整合为子宫视频数据V₃，并将V₃发送给子宫微蠕动凸显模块(4)；

子宫微蠕动凸显模块(4)，针对V₃进行子宫微蠕动凸显得到V₄；

微蠕动模式自动提取模块(5)，负责提取V₄中的微蠕动模式Y；

显示模块(6)，负责将V₄和微蠕动模式Y展现给用户；

其特征在于，将超声视频中的子宫区域通过空间多尺度分解和相位放大进行微蠕动凸显，得到子宫微蠕动凸显视频V₄；进而，基于预设81种时空动态变化的标准频域特征字典D，统计V₄中符合预设标准频域特征的频数分布，并将频数分布作为子宫的微蠕动模式Y；最终将V₄和Y由显示模块输出展现。

2.根据权利要求1所述的子宫超声微蠕动视频处理方法，其特征在于，超声采集模块(1)的采集模式为B型超声或谐波成像超声，采集部位为子宫，采集得到包含子宫的原始超声视频数据V₁，视频数据的采样频率不小于5Hz。

3.根据权利要求1所述的子宫超声微蠕动视频处理方法，其特征在于，预处理模块(2)将原始超声视频数据V₁进行视频滤波去噪和视觉标准化处理，将上述处理后的超声视频数据V₂发送给子宫区域检测模块(3)；其中，视频滤波去噪的方法可以为高斯滤波G，视觉标准化处理可以为直方图均衡化H。

4.根据权利要求1所述的子宫超声微蠕动视频处理方法，其特征在于，子宫区域检测模块(3)针对V₂的每一帧进行子宫区域分割，分割方法可以为手工图像分割、马尔科夫随机场分割、或基于机器学习方法训练得到的识别模型，将每一帧的分割结果作为该帧的子宫区域，将仅有子宫区域的视频数据提取出来作为检测出的子宫视频数据V₃。

5.根据权利要求1所述的子宫超声微蠕动视频处理方法，其特征在于，子宫微蠕动凸显模块(4)由尺度变换组、滤波器、相位放大器、逆尺度变换组构成；尺度变换组将子宫视频数据V₃转换为不同尺度的视频数据，尺度变换方法可以为小波变换、高斯金字塔分解、可操纵方向金字塔变换；信号滤波器接收不同尺度的视频数据，并基于预设的带通范围对不同尺度的视频数据进行信号滤波后发送给相位放大器；相位放大器接收所述的信号滤波结果，并对其相位进行乘性扩增后发送给逆尺度变换组；逆尺度变换组接收所述的不同尺度的相位放大结果，并对其进行尺度逆向重建后得到子宫微蠕动凸显视频数据V₄，最终将子宫微蠕动凸显视频数据V₄发送给微蠕动模式自动提取模块(5)。

6.根据权利要求1所述的子宫超声微蠕动视频处理方法，其特征在于，微蠕动模式自动提取模块(5)由频域特征编码器B、标准频域特征字典D、频数统计器构成；子宫微蠕动凸显视频数据V₄的每一帧图像都通过傅立叶变换转换为频域数据F_i(i＝1,2,…,K),K为总帧数；所有帧的频域数据F通过频域特征编码器B和特征简并方法J得到Q种标准频域特征(0Q＝81,且Q为整数)；频数统计器按照标准频域特征字典的排列顺序统计上述Q种标准频域特征的频数分布，将频数分布作为微蠕动模式Y发送给显示模块(6)。