一种面部馒化自动分级方法、系统、设备和存储介质与流程

本发明涉及面部馒化分级，特别是涉及一种面部馒化自动分级方法、系统、设备和存储介质。

背景技术：

1、面部馒化是指因面部填充材料（如玻尿酸、自体脂肪、再生材料等）使用过量、注射层次偏差或设计违背自然解剖结构，导致面部呈现肿胀感明显、轮廓模糊、眶下区失去正常生理曲度、中下面部厚重等异常外观的临床现象。

2、目前，按照材料特性，馒化脸可以划分为水溶性凝胶型、沙砾聚集型、纤维包裹型等十大分型，但该分级体系主要基于材料特性分类，缺乏基于影像学的客观量化分级标准，对于面部馒化的分级和变化趋势判断仍主要依赖医生的个人经验，存在主观性强、难以量化、无法标准化对比等缺陷。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提供了一种面部馒化自动分级方法、系统、设备和存储介质，能够对面部馒化等级进行自动评估，从而达到馒化评估从定性经验判断转变为可复现、可标准化的定量评估的技术效果。

2、第一方面，本发明提供了一种面部馒化自动分级方法，所述方法包括：

3、获取待分级面部基于面部区域切面的多个多模态超声图像，所述多模态超声图像包括基波b模式图像、组织谐波模式图像和微血流多普勒模式图像；

4、将每个切面的所述多模态超声图像分别输入预设的层次分割模型，得到各个切面的分割掩码，所述层次分割模型基于跨模态融合的transformer模型构建得到，所述分割掩码至少包括填充物区域掩码和真皮层掩码；

5、基于所述分割掩码，计算填充物的量化参数，并根据填充物区域上方覆盖的真皮层变形程度，计算组织层次错位度，所述量化参数包括最大厚度、横截面积和估计体积；

6、根据所述量化参数和所述组织层次错位度，按照预设的量化分级标准，得到区域面部馒化等级和总体馒化等级。

7、进一步地，所述层次分割模型由级联的卷积编码模块、自注意力编码模块、跨模态融合模块和注意力解码模块组成；

8、所述卷积编码模块由三个并行的卷积编码器组成，用于对多模态超声图像中的每个模态图像分别进行特征提取，输出各个模态图像的顶层特征；

9、所述自注意力编码模块由三个并行的基于多头自注意力的transformer编码器组成，用于分别对每个模态图像的顶层特征进行全局上下文建模，输出各个模态图像的全局上下文特征；

10、所述跨模态融合模块由多层交叉注意力的transformer模型构成，用于对各个模态图像的全局上下文特征进行特征融合，输出多模态融合特征；

11、所述注意力解码模块由基于通道注意力的卷积解码器组成，用于对所述多模态融合特征进行解码，输出多通道的分割掩码。

12、进一步地，所述基于所述分割掩码，计算填充物的量化参数的步骤包括：

13、对每个切面的填充物区域掩码沿深度方向逐列统计像素个数，取最大值后再乘以像素尺寸，得到各个切面填充物的最大厚度；

14、对每个切面的填充物区域掩码的像素总数进行统计，并乘以单像素物理面积，得到各个切面填充物的横截面积；

15、将同一面部区域的多个平行切面的横截面积依次乘以预设的切面间距后再进行累加，得到区域填充物的估计体积。

16、进一步地，所述根据填充物区域上方覆盖的真皮层变形程度，计算组织层次错位度的步骤包括：

17、根据填充物区域掩码，确定填充物区域的起始深度位置，并根据真皮层掩码，在填充物区域上方提取真皮层像素；

18、根据所述真皮层像素，计算填充物区域上方真皮层的平均厚度；

19、根据预设规则确定相邻正常区域，并根据相邻正常区域的真皮层像素，计算相邻正常区域真皮层的参考平均厚度；

20、计算所述平均厚度与所述参考平均厚度的偏差比率，得到组织层次错位度。

21、进一步地，所述根据预设规则确定相邻正常区域，并根据相邻正常区域的真皮层像素，计算相邻正常区域真皮层的参考平均厚度的步骤包括：

22、将与填充物区域侧向相邻且无填充物的真皮层区域作为相邻正常区域；

23、根据所述真皮层掩码，提取相邻正常区域的真皮层像素，计算所述相邻正常区域真皮层的参考平均厚度。

24、进一步地，在所述得到各个切面的分割掩码的步骤之后，还包括：

25、基于所述微血流多普勒模式图像提取血管走行区域，将所述填充物区域掩码和所述血管走行区域以不同颜色分别标注叠加至所述基波b模式图像，生成多组织类型标注超声图像；

26、计算填充物区域与所述血管走行区域之间的最短空间距离，当该距离小于预设阈值时，在所述多组织类型标注超声图像中标注空间关系提示信息。

27、进一步地，所述方法还包括：

28、获取待分级面部在前一时期的多模态超声图像、量化指标和总体馒化等级，所述量化指标包括量化参数和组织层次错位度；

29、以前一时期的多模态超声图像中的基波b模式图像为基准，对当前时期的多模态超声图像进行图像配准，并计算配准后的多模态超声图像的量化指标；

30、根据前一时期的多模态超声图像的量化指标与配准后的多模态超声图像的量化指标，得到量化指标变化趋势；

31、根据前一时期的总体馒化等级和当前时期的总体馒化等级，得到馒化等级变化趋势。

32、第二方面，本发明提供了一种面部馒化自动分级系统，所述系统包括：

33、图像获取模块10，用于获取待分级面部的多个切面的多模态超声图像，所述多模态超声图像包括基波b模式图像、组织谐波模式图像和微血流多普勒模式图像；

34、层次分割模块20，用于将每个切面的所述多模态超声图像分别输入预设的层次分割模型，得到各个切面的分割掩码，所述层次分割模型基于跨模态融合的transformer模型构建得到，所述分割掩码至少包括填充物区域掩码和真皮层掩码；

35、指标量化模块30，用于基于所述分割掩码，计算填充物的量化参数，并根据填充物区域上方覆盖的真皮层变形程度，计算组织层次错位度，所述量化参数包括最大厚度、横截面积和估计体积；

36、馒化分级模块40，用于根据所述量化参数和所述组织层次错位度，按照预设的量化分级标准，得到区域面部馒化等级和总体馒化等级。

37、第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。

38、第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

39、本发明提供了一种面部馒化自动分级方法、系统、设备和存储介质，通过对多模态超声图像的融合分割，能够显著提升复杂面部组织层次的分割精度，为后续量化分级提供了可靠的数据基础；通过基于分割掩码的量化参数计算，能够实现馒化等级的自动评估，从而实现了馒化评估从定性经验判断转变为可复现、可标准化的定量评估；通过多组织标注图像，能够可视化地呈现结构关系，为后续的诊断评估提供准确的数据支撑；通过基于解剖标志点的图像配准，能够实现不同时期的面部馒化的自动量化比对，从而实现量化结果的可对比性。