一种超声CDFI模式下微血流增益选择方法及装置与流程

本发明涉及一种超声cdfi模式下微血流增益选择方法及装置。

背景技术：

1、在超声cdfi模式下探测颈部、腹部、甲状腺、乳腺等解剖区域血管的血流情况时，由于初始血流增益下的血流情况可能不满足成像质量要求，需要调节超声cdfi模式下的血流增益。常用的超声cdfi模式下血流增益调节方法，是将超声图像中的血管轮廓分割出来并以此计算当前血流增益下血流的盈亏比，再根据血流的盈亏比来动态调节血流增益。但超声微血流成像场景具备极强特殊性，人体微血管管径细小、血流速度极低、超声回波信号极其微弱，同时周围软组织、脂肪、筋膜等组织会产生大量杂波与背景噪声，成像清晰度比常规大血管血流成像低，采用深度学习等分割模型，很难将此类微血管分割出来。

技术实现思路

1、为了在超声cdfi模式下选择微血流最佳增益以提升超声图像中微血流信号的显示效果，从而提高诊断效率与准确性，本发明提供一种超声cdfi模式下微血流增益选择方法及装置。

2、第一方面，本发明提供一种超声cdfi模式下微血流增益选择方法，所述方法包括：

3、在超声cdfi模式下从初始增益开始，以固定增益步进值递增至最大增益进行扫查，采集得到每个增益下的彩色血流图；

4、计算每个增益下的彩色血流图中彩色像素面积占采样面积的比值，得到每个增益下的血流面积比值，并构建增益与血流面积比值一一对应的离散数据集；

5、基于所述离散数据集，对预设指数饱和函数进行拟合，得到第一拟合曲线的第一最佳增益和第一拟合误差；

6、基于所述离散数据集，对预设广义logistic函数进行拟合，得到第二拟合曲线的第二最佳增益和第二拟合误差；

7、比较所述第一拟合误差和所述第二拟合误差，将较小的拟合误差对应的最佳增益作为最终的最佳增益。

8、本申请实施例的一个或一些可选的实施方式中，基于所述离散数据集，对下述预设指数饱和函数进行拟合，得到第一拟合曲线的第一最佳增益：

9、，

10、式中，r表示血流面积比值，g表示增益，g0表示第一最佳增益，k表示第一指数增长系数。

11、本申请实施例的一个或一些可选的实施方式中，按照下述公式计算第一拟合曲线的第一拟合误差：

12、，

13、式中，e1表示第一拟合曲线的第一拟合误差，n+1表示离散数据点的总个数，rn表示第n个离散数据点的血流面积比值，gn表示第n个离散数据点的增益，表示拟合得到的第一最佳增益，表示拟合得到的第一指数增长系数。

14、本申请实施例的一个或一些可选的实施方式中，基于所述离散数据集，对下述预设广义logistic函数进行拟合，得到第二拟合曲线的第二最佳增益：

15、，

16、式中，r表示血流面积比值，g表示增益，表示第二最佳增益，表示第二指数增长系数，表示不对称参数。

17、本申请实施例的一个或一些可选的实施方式中，按照下述公式计算第二拟合曲线的第二拟合误差：

18、，

19、式中，e2表示第二拟合曲线的第二拟合误差，n+1表示离散数据点的总个数，表示第n个离散数据点的血流面积比值，gn表示第n个离散数据点的增益，表示拟合得到的第二最佳增益，表示拟合得到的第二指数增长系数，表示拟合得到的不对称参数。

20、本申请实施例的一个或一些可选的实施方式中，计算每个增益下的彩色血流图中彩色像素面积占采样面积的比值，得到每个增益下的血流面积比值，包括：

21、按照预设的rgb值的差异阈值，将每个增益下的彩色血流图分割为包括彩色像素和背景像素的血流掩码图；

22、计算所述血流掩码图中彩色像素面积占采样面积的比值，得到每个增益下的血流面积比值。

23、第二方面，本发明提供一种超声cdfi模式下微血流增益选择装置，包括：

24、彩色血流图采集模块，用于在超声cdfi模式下从初始增益开始，以固定增益步进值递增至最大增益进行扫查，采集得到每个增益下的彩色血流图；

25、离散数据集构建模块，用于计算每个增益下的彩色血流图中彩色像素面积占采样面积的比值，得到每个增益下的血流面积比值，并构建增益与血流面积比值一一对应的离散数据集；

26、第一拟合误差计算模块，用于基于所述离散数据集，对预设指数饱和函数进行拟合，得到第一拟合曲线的第一最佳增益和第一拟合误差；

27、第二拟合误差计算模块，用于基于所述离散数据集，对预设广义logistic函数进行拟合，得到第二拟合曲线的第二最佳增益和第二拟合误差；

28、最佳增益选择模块，用于比较所述第一拟合误差和所述第二拟合误差，将较小的拟合误差对应的最佳增益作为最终的最佳增益。

29、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如上述第一方面所描述的超声cdfi模式下微血流增益选择方法。

30、第四方面，本发明实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如上述第一方面所描述的超声cdfi模式下微血流增益选择方法。

31、第五方面，本发明实施例提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如上述第一方面所描述的超声cdfi模式下微血流增益选择方法。

32、本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：

33、本发明提供一种超声cdfi模式下微血流增益选择方法，在超声cdfi模式下以固定增益步进值递增采集得到每个增益下的彩色血流图，并计算每个增益下的彩色血流图中彩色像素面积占采样面积的比值，构建增益与血流面积比值一一对应的离散数据集，基于所述离散数据集，分别对预设指数饱和函数和预设广义logistic函数进行拟合，得到第一拟合曲线的第一最佳增益和第一拟合误差以及第二拟合曲线的第二最佳增益和第二拟合误差，比较这两个拟合误差，将较小的拟合误差对应的最佳增益作为最终的最佳增益。本发明方法在超声图像中微血管难以分割计算血流盈亏比以调整微血流增益的情况下，通过分别对预设指数饱和函数和预设广义logistic函数进行拟合，并比较两者的拟合误差，确定微血流最佳增益，选择最佳增益下的超声图像，能够清楚地显示微血流信号，避免增益过低导致漏诊、增益过高导致背景噪声和伪像干扰，提高诊断效率与准确性。

1.一种超声cdfi模式下微血流增益选择方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的超声cdfi模式下微血流增益选择方法，其特征在于，基于所述离散数据集，对下述预设指数饱和函数进行拟合，得到第一拟合曲线的第一最佳增益：

3.如权利要求2所述的超声cdfi模式下微血流增益选择方法，其特征在于，按照下述公式计算第一拟合曲线的第一拟合误差：

4.如权利要求1或3所述的超声cdfi模式下微血流增益选择方法，其特征在于，基于所述离散数据集，对下述预设广义logistic函数进行拟合，得到第二拟合曲线的第二最佳增益：

5.如权利要求4所述的超声cdfi模式下微血流增益选择方法，其特征在于，按照下述公式计算第二拟合曲线的第二拟合误差：

6.如权利要求1所述的超声cdfi模式下微血流增益选择方法，其特征在于，计算每个增益下的彩色血流图中彩色像素面积占采样面积的比值，得到每个增益下的血流面积比值，包括：

7.一种超声cdfi模式下微血流增益选择装置，其特征在于，包括：

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的超声cdfi模式下微血流增益选择方法。

9.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的超声cdfi模式下微血流增益选择方法。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-6任一项所述的超声cdfi模式下微血流增益选择方法。