[发明专利]自动识别测量项的方法、装置及一种超声成像设备

权利要求书

1.一种自动识别测量项的方法，其特征在于包括：

图像获取步骤，获取指定切面图像帧中各像素点的灰度值，所述像素点的灰度值与被探测生物体组织因反射超声信号而形成的超声回波相对应；

识别步骤，基于各像素点的灰度值识别出指定切面图像帧的切面图像特征，根据当前指定切面图像帧的切面图像特征得出至少一个测量项，从而识别出所述指定切面图像帧对应的测量项；

测量步骤，基于识别出的测量项，测量所述指定切面图像帧的测量项参数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各像素点的灰度值识别出指定切面图像帧的切面图像特征包括将各像素点的灰度值与预设的各测量项所对应的切面图像数据模型进行比对分析，识别出当前指定切面图像帧的切面图像特征，所述数据模型包括每一切面图像能够区别于其他不同切面图像的特征。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据模型包括各测量项所对应切面的形状、亮度范围或大小的物理特征。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在识别步骤之前还包括获取对所述生物体组织进行探测时采用的测量模式。

5.如权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述测量步骤包括手动测量、半自动测量或自动测量；识别步骤包括：

根据指定切面图像帧中各像素点的灰度值生成指定切面图像帧的特征；

将指定切面图像帧的特征分别与预设的训练样本模型中各训练样本的特征进行比较；

查找出特征与指定切面图像帧的特征最接近的训练样本，将该训练样本对应的测量项作为指定切面图像帧对应的测量项。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述训练样本的特征为训练样本的特征向量在训练样本的平均值上的投影系数，所述指定切面图像帧的特征为指定切面图像帧的特征向量在训练样本的平均值上的投影系数，所述特征向量为一帧图像中所有灰度值的集合。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述指定切面图像帧的特征通过以下公式计算得出：

w＝E^T(I_test-m)

其中，I_test为指定切面图像帧的特征向量，m为训练样本的平均值，T为矩阵的转置，E为训练样本的正交化特征向量，w为指定切面图像帧的特征向量在训练样本的平均值上的投影系数。

8.一种自动识别测量项的方法，其特征在于包括：

图像获取步骤，获取指定切面图像帧中各像素点的灰度值，所述像素点的灰度值与被探测生物体组织因反射超声信号而形成的超声回波相对应；

识别步骤，基于各像素点的灰度值识别出指定切面图像帧的切面图像，根据当前指定切面图像帧的切面图像识别得出所述指定切面图像帧对应的至少一个测量项；

测量步骤，基于识别出的测量项，测量所述指定切面图像帧的测量项参数；其中，测量参数的方式为手动测量、半自动测量或者自动测量。

9.一种自动识别测量项的装置，其特征在于包括：

图像获取模块，用于获取指定切面图像帧中各像素点的灰度值，所述像素点的灰度值与被探测生物体组织因反射超声信号而形成的超声回波相对应；

识别模块，用于基于各像素点的灰度值识别出指定切面图像帧的切面图像特征，根据当前指定切面图像帧的切面图像特征得出至少一个测量项，从而识别出所述指定切面图像帧对应的测量项；

测量模块，用于基于识别出的测量项，测量所述指定切面图像帧的测量项参数。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述识别模块用于将各像素点的灰度值与预设的各测量项所对应的切面图像数据模型进行比对分析，识别出当前指定切面图像帧的切面图像特征，所述数据模型包括每一切面图像能够区别于其他不同切面图像的特征。