[发明专利]温升模型校准方法、装置、超声成像设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种温升模型校准方法、装置、超声成像设备及存储介质，其方法包括：基于温升测试装置获取待测超声成像系统的温升数据集；构建所述待测超声成像系统的初始温升深度学习模型；基于所述温升数据集对所述初始温升深度学习模型进行校准，获得目标温升深度学习模型。本发明基于温升数据集对初始温升深度学习模型进行校准，提高了目标温升深度学习模型的准确性和效率。

技术领域

本发明涉及温度测试技术领域，具体涉及一种温升模型校准方法、装置、超声成像设备及存储介质。

背景技术

当前超声成像系统在研发阶段和上市前，基于安全的考虑，需要做一系列温升测试，以评估的结果作为反馈来校准温升模型，保证超声成像系统的温升指标满足国内/国际标准。

现有技术中的校准温升模型的具体过程为：首先校准人员根据经验值设置初始温升模型，然后基于温升测试获得的测试结果，当测试结果不满足温升指标要求时，校准人员根据测试结果和经验修改初始温升模型中的模型系数(调参)，对初始温升模型进行校准，获得温升校准模型。

现有技术中的获得温升校准模型的方法存在以下问题：若要获得较为准确的温升校准模型，需要大量的温升测试数据，且每获得一次温升测试数据，校准人员都需根据测试结果和经验修改模型系数，导致温升校准模型的获取周期较长，对初始温升模型进行校准的效率较低，且温升校准模型的准确性依赖于校准人员的校准水平，导致对初始温升模型进行校准的准确率较低。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种温升模型校准方法、装置、超声成像设备及存储介质，用以解决现有技术中存在的对初始温升模型进行校准的效率和准确率较低的技术问题。

一方面，本发明提供了一种温升模型校准方法，包括：

基于温升测试装置获取待测超声成像系统的温升数据集；

构建所述待测超声成像系统的初始温升深度学习模型；

基于所述温升数据集对所述初始温升深度学习模型进行校准，获得目标温升深度学习模型。

在一些可能的实现方式中，所述温升数据集包括所述待测超声成像系统的多组系统参数以及所述多组系统参数对应的多组温升值；所述待测超声成像系统包括主机以及与所述主机连接的探头；所述温升测试装置包括用于感测所述探头温度的温度感应器件以及与所述温度感应器件连接，且用于采集所述温度感应器件温度的温度采集器件；

所述基于温升测试装置获取待测超声成像系统的温升数据集，包括：

基于所述温度感应器件和所述温度采集器件采集所述探头处于未工作状态时的多组初始温度值；

获取所述多组系统参数，并基于所述温度感应器件和所述温度采集器件采集所述探头在所述多组系统参数控制下工作预设时间段后的多组最大温度值；

基于所述多组初始温度值和所述多组最大温度值确定所述多组温升值。

在一些可能的实现方式中，所述温升数据集包括第一组温升数据，所述第一组温升数据包括第一系统参数以及与所述第一系统参数对应的第一初始温度值；

在所述基于所述温升数据集对所述初始温升深度学习模型进行校准之前，还包括：

判断所述第一初始温度值是否小于预设温度值；

当所述第一初始温度值大于或等于所述预设温度值时，从所述温升数据集中剔除所述第一组温升数据。

在一些可能的实现方式中，所述基于所述温升数据集对所述初始温升深度学习模型进行校准，获得目标温升深度学习模型，包括：

从所述温升数据集中选取温升训练集，所述温升训练集包括多组温升训练数据，所述温升训练数据中包括训练温升值；