本发明涉及超声扫描技术领域，尤其涉及一种基于图像形变的超声探头自动调压方法及装置。
背景技术：
在超声自动扫描系统中，超声探头施加给人体组织不合适的压力将会导致组织变形。以血管扫描为例，在相同的压力条件下由于心脏跳动会引起血管周期性的收缩和扩张，在压力不变的情况下血管的变形程度会有所不同，从而影响成像质量。而现有技术中的超声探头在进行超声扫描的过程中无法进行自动调整压力，从而无法及时获取到符合要求的超声图像。
因此，现有技术还有待改进和提高。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于图像形变的超声探头自动调压方法及装置，旨在解决现有技术中的超声探头在进行超声扫描的过程中无法进行自动调整压力，从而无法及时获取到符合要求的超声图像的问题。
为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：
第一方面，本发明提供一种基于图像形变的超声探头自动调压方法,其中，所述方法包括：
获取超声图像，并根据所述超声图像，确定所述超声图像所对应的形变类别；
根据所述形变类别，确定所述形变类别所对应的调整参数；
根据所述调整参数，控制所述超声探头自动调压。
在一种实现方式中，所述获取超声图像，并根据所述超声图像，确定所述超声图像所对应的形变类别，包括：
采集预设样本数量的超声图像，并将所述超声图像输入至预先训练好的神经网络分类模型；
根据所述神经网络分类模型对所述超声图像进行分类，确定所述超声图像的形变类别。
在一种实现方式中，所述形变类别包括：图像正常、图像左侧变形、图像右侧变形、图像上部变形。
在一种实现方式中，所述根据所述形变类别，确定所述形变类别所对应的调整参数，包括：
根据所述形变类别，确定所述超声图像的变形位置；
根据所述变形位置，确定所述调整参数。
在一种实现方式中，所述根据所述变形位置，确定所述调整参数，包括：
若所述变形位置为所述超声图像的左侧，则确定所述调整参数为超声探头右移；
若所述变形位置为所述超声图像的右侧，则确定所述调整参数为超声探头左移；
若所述变形位置为所述超声图像的顶部，则确定所述调整参数为超声探头下移。
在一种实现方式中，所述根据所述调整参数，控制所述超声探头自动调压，包括：
若所述所述调整参数为超声探头左移，则控制所述超声探头以预设步长往左移，以减小超声图像右侧压力，并重新采集超声图像；
若所述所述调整参数为超声探头右移，则控制所述超声探头以预设步长往右移，以减小超声图像左侧压力，并重新采集超声图像；
若所述所述调整参数为超声探头下移，则控制所述超声探头以预设步长往下移，以减小超声图像顶部压力，并重新采集超声图像。
在一种实现方式中，所述根据所述调整参数，控制所述超声探头自动调压之后，包括：
获取重新采集的超声图像，并将重新采集的超声图像输入至预先训练好的神经网络分类模型，得到重新采集的超声图像的形变类别；
若得到的形变类别为图像正常，则停止对所述超声探头的调压控制；
若得到的形变类别为图像左侧变形、图像右侧变形、图像上部变形中的任意一种，则继续对执行超声探头的自动调压步骤。
第二方面，本发明实施例还提供一种基于图像形变的超声探头自动调压装置，其中，所述装置包括：
形变类别确定模块，用于获取超声图像，并根据所述超声图像，确定所述超声图像所对应的形变类别；
调整参数确定模块，根据所述形变类别，确定所述形变类别所对应的调整参数；
自动调压模块，用于根据所述调整参数，控制所述超声探头自动调压。
第三方面，本发明实施例还提供一种终端设备，其中，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的基于图像形变的超声探头自动调压程序，所述处理器执行所述基于图像形变的超声探头自动调压程序时，实现上述方案中任一项所述的基于图像形变的超声探头自动调压方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于图像形变的超声探头自动调压程序，所述基于图像形变的超声探头自动调压程序被处理器执行时，实现上述方案中任一项所述的基于图像形变的超声探头自动调压方法的步骤。
有益效果：本发明提供了一种基于图像形变的超声探头自动调压方法及装置，与现有技术相比，现有技术的超声探头扫描人体时只扫描图像不调整压力，导致扫描的图像模糊可能会造成误诊的情况发生，而本发明通过超声探头采集人体的超声图像进行分析，并根据分析的结果自动调整超声探头所施加的压力和姿态，从而在一定程度上减小了超声探头在扫描过程中组织的变形，提高了采集的超声图像的质量，帮助医生提高了临床诊断的准确度。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于图像形变的超声探头自动调压方法的具体实施方式的流程图。
图2为本发明实施例提供的基于图像形变的超声探头自动调压方法中确定超声图像的形变类别的流程图。
图3为本发明实施例提供的基于图像形变的超声探头自动调压方法中形变类别为图像右侧变形示例图。
图4为本发明实施例提供的基于图像形变的超声探头自动调压方法中形变类别为图像左侧变形示例图。
图5为本发明实施例提供的基于图像形变的超声探头自动调压方法中形变类别为图像上部变形示例图。
图6为本发明实施例提供的基于图像形变的超声探头自动调压方法中形变类别为图像正常示例图。
图7为本发明实施例提供的基于图像形变的超声探头自动调压方法中确定调整参数的流程图。
图8为本发明实施例提供的基于图像形变的超声探头自动调压方法中控制超声传感器减小压力的流程图。
图9是本发明实施例提供的基于图像形变的超声探头自动调压装置的原理框图。
图10是本发明实施例提供的终端设备的内部结构原理框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在超声自动扫描系统中，超声探头施加给人体组织不合适的压力将会导致组织变形。以血管扫描为例，在相同的压力条件下由于心脏跳动会引起血管周期性的收缩和扩张，在压力不变的情况下血管的变形程度会有所不同，从而影响成像质量。而现有技术中的超声探头在进行超声扫描的过程中无法进行自动调整压力，从而无法及时获取到符合要求的超声图像。
为了解决现有技术的问题，本实施例提供一种基于图像形变的超声探头自动调压方法及装置，通过超声探头采集人体的超声图像进行分析，并根据分析的结果自动调整超声探头所施加的压力和姿态，从而在一定程度上减小了超声探头在扫描过程中组织的变形，提高了采集的超声图像的质量，帮助医生提高了临床诊断的准确度。具体实施时，用户控制超声波探头对人体的某个部位进行采样扫描，超声波探头返回采集的样本超声图像，并将样本超声图像输入预先训练好的神经网络分类模型中进行数据处理，将当前的超声图像的人体部位形变状态进行分类成形变类别并作为一种结果输出，系统根据输出的结果对超声探头的控制参数进行修改，从而调整超声探头所施加的压力和姿态，使得获取的超声图像更加清晰，医生对于人体部位的诊断结果更加准确。
举例说明，在超声自动扫描系统中，超声探头施加给人体组织不合适的压力将会导致组织变形，使得采集的人体部位的超声图像模糊无法进行诊断，因此本发明基于此增加了自动调整压力的功能，以血管扫描为例，在相同的压力条件下，由于心脏跳动会引起血管周期性的收缩和扩张，会使得血管的变形程度不同，在使用本发明时，超声探头会实时采集血管当中的超声图像，并把这些超声图像传送至预先训练好的神经网络分类模型当中，所述训练好的的神经网络分类模型是经过医生的先验知识所采集的不同人群的各种血管形变图像以及后续临床经验转换成模型参数形成的分类模型，该模型会随着诊断病例的增多而不断机器学习进行升级，从而对血管的形变类别判断更加准确，超声图像经过神经网络分类模型的数据处理后，得出扫描的血管的形变类别和其他参数，系统根据输出的参数对超声探头的控制参数进行调整，控制参数可以是移动步长，旋转角度，移动方向等，控制超声探头进行移动，改变扫描姿态，调整超声探头对于血管的压力，从而使血管的形变状态恢复到正常值，此时就可以控制超声探头进行正常的超声图像采集。
示例性方法
本实施例所提供的基于图像形变的超声探头自动调压方法可应用在智能终端中，具体如图1中所示，所述方法包括以下步骤：
步骤s100、获取超声图像，并根据所述超声图像，确定所述超声图像所对应的形变类别。
在本实施例中，为了调整超声探头对于人体扫描部位的压力，首先需要对当前人体部位因超声探头而导致的形变状态进行判断，人体部位可以为人体组织、血管等，因此控制超声探头对于当前扫描的人体部位进行超声图像采集，获取到人体部位的超声图像，将采集的超声图像传送给系统，系统根据设定好的程序进行逻辑判别，对超声图像进行数据处理，确定超声图像对应的形变类别，并作为结果输出。
在一种实现方式中，如图2中所示，所述步骤s100具体包括：
s101、采集预设样本数量的超声图像，并将所述超声图像输入至预先训练好的神经网络分类模型；
s102、根据所述神经网络分类模型对所述超声图像进行分类，确定所述超声图像的形变类别。
具体实施时，控制超声探头采集超声图像，采集的样本数量可以根据用户所需要的精确度进行设定，并设置好超声图像筛选程序，过滤去除像素点杂乱并且颜色饱和度较低的超声图像，剩下的图像按照相似度进行分组，相似度在90％以上的分为一组，将数量最多的组数选出作为采集的样本，之后将采集的超声图像样本输入至预先训练好的神经网络分类模型当中进行训练，用于判别当前扫描的人体部位所处于的形变类别。
所述预先训练好的神经网络分类模型，是通过医生长期累月对不同人群进行超声波探头扫描人体部位并参数化存储所确立的，同时该模型还可以不断的加入后续医生所诊断的病例、医生的经验等参数化信息，使该模型不断升级，不断的机器学习，对于超声图像的形变类别的判别会越来越准确，这里以列举的四种形变类别情况简单说明，分别是图3的图像右侧变形，图4的图像左侧变形，图5的图像上部变形，图6的图像正常，扫描的人体部位的形变类别还会有其他情况，通过神经网络的数据处理会一一判别出来，例如用神经网络当中的图像形变数据与获得的人体部位超声图像参数化数据进行比对，如果比对程度达到百分之90以上则可以判别获得的超声图像的类型属于此形变类别。
最后，超声图像经过预先训练好的神经网络分类模型进行分类后，会输出该超声图像对应的形变类别结果。
步骤s200、根据所述形变类别，确定所述形变类别所对应的调整参数。
在获得采取的超声图像所对应的形变类别结果后，系统按照设定的程序根据形变类别调用对应的程序修改对应的控制超声探头的参数，即确定对应的调整参数。
在一种实现方式中，如图7中所示，所述步骤s200具体包括如下步骤：
步骤s201、根据所述形变类别，确定所述超声图像的变形位置；
步骤s202、根据所述变形位置，确定所述调整参数。
具体实施时，在获得扫描人体部位的形变类比之后，系统就可以根据形变类别，确定所述超声图像的变形位置，因形变类别是多种多样的，因此超声图像的人体部位变形位置也是多种多样的，本实施例可以以图3，图4，图5为例，系统根据形变的位置做出逻辑判断并调用相应的执行程序修改控制超声波探头的参数，即确定所述调整参数，例如：
若所述变形位置为所述超声图像的左侧，则确定所述调整参数为超声探头右移；
若所述变形位置为所述超声图像的右侧，则确定所述调整参数为超声探头左移；
若所述变形位置为所述超声图像的顶部，则确定所述调整参数为超声探头下移。
步骤s300、根据所述调整参数，控制所述超声探头自动调压。
系统在修改控制超声探头的控制参数后，根据调整参数就可以控制超声探头进行移动做出自适应的调整，使得超声探头对当前扫描的人体部位的压力减轻，人体部位的变形情况变为正常的状态，即超声图像再次被采集时，图像正常，如图6所示，从而达到自动调压的效果，超声探头根据调整参数调压后再次会进行图像采集，如果超声图像的形变类别不为图像正常，则继续进行调整，直到图像正常为止。
在一种实现方式中，如图8中所示，则所述步骤s300具体包括：
步骤s301、若所述所述调整参数为超声探头左移，则控制所述超声探头以预设步长往左移，以减小超声图像右侧压力，并重新采集超声图像；
步骤s302、若所述所述调整参数为超声探头右移，则控制所述超声探头以预设步长往右移，以减小超声图像左侧压力，并重新采集超声图像；
步骤s303、若所述所述调整参数为超声探头下移，则控制所述超声探头以预设步长往下移，以减小超声图像顶部压力，并重新采集超声图像。
具体实施时，依然以图3，图4，图5为例，当调整参数是为超声探头向左移的时候，则说明当前超声探头处在的人体部位位置的形变情况是如图3所示，右侧的压力过大，需要控制超声探头进行调整，调整幅度不能过大，否则不仅会引起人体部位的其他部分的变形，还有可能造型人体的不良反应，因此，控制超声探头可以以0.5mm的步长进行向左移动，必要时可以调整超声探头的姿态，可以利用超声探头上的压力传感器，压力传感器可以采集压力的大小，如果身体部位的压力不是太大，则可以以固定步进度数调整超声探头的仰角或者以固定旋转角度控制超声探头进行旋转，从而达到减小超声图像右侧压力的效果。若所述所述调整参数为超声探头右移或者下移时，则情况如图4和图5一样，左侧和上侧压力过大，根据同样的方法控制超声探头减小对应侧的压力。
在控制超声探头进行调整后，需要重新采集超声图像进行再一次的判定，判断采集的超声图像的形变类别是否变为图像正常，如图6所示，具体过程如下：
获取重新采集的超声图像，并将重新采集的超声图像输入至预先训练好的神经网络分类模型，得到重新采集的超声图像的形变类别；
若得到的形变类别为图像正常，则停止对所述超声探头的调压控制；
若得到的形变类别为图像左侧变形、图像右侧变形、图像上部变形中的任意一种，则继续执行超声探头的自动调压步骤。
最后，采集的超声图像的形变类别变为图像正常，从而可以正常的对人体部位的超声图像进行采集，根据采集的超声图像进行医疗诊断，如果超声图像的形变类别没有变为图像正常，则继续上述步骤继续调压。
综上，本实施例首先通过控制超声波探头对人体的某个部位进行采样扫描，超声波探头返回采集的样本超声图像，之后，将样本超声图像输入预先训练好的神经网络分类模型中进行数据处理，将当前的超声图像的人体部位形变状态进行分类成形变类别并作为一种结果输出，系统根据输出的结果对超声探头的控制参数进行修改，从而调整超声探头所施加的压力和姿态，使得获取的超声图像更加清晰，医生对于人体部位的诊断结果更加准确。
示例性设备
如图9中所示，本发明实施例提供一种基于图像形变的超声探头自动调压装置，该装置包括：形变类别确定模块10、调整参数确定模块20、自动调压模块30。具体地，形变类别确定模块10，用于获取超声图像，并根据所述超声图像，确定所述超声图像所对应的形变类别。调整参数确定模块20，用于根据所述形变类别，确定所述形变类别所对应的调整参数。自动调压模块30，用于根据所述调整参数，控制所述超声探头自动调压。
基于上述实施例，本发明还提供了一种终端设备，其原理框图可以如图10所示。该终端设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏、温度传感器。其中，该终端设备的处理器用于提供计算和控制能力。该终端设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该终端设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于图像形变的超声探头自动调压方法。该终端设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该终端设备的温度传感器是预先在终端设备内部设置，用于检测内部设备的运行温度。
本领域技术人员可以理解，图10中示出的原理框图，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的终端设备的限定，具体的终端设备以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种终端设备，终端设备包括存储器、处理器及存储在存储器中并可在处理器上运行的基于图像形变的超声探头自动调压程序，处理器执行基于图像形变的超声探头自动调压程序时，实现如下操作指令：
获取超声图像，并根据所述超声图像，确定所述超声图像所对应的形变类别；
根据所述形变类别，确定所述形变类别所对应的调整参数；
根据所述调整参数，控制所述超声探头自动调压。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
综上，本发明公开了一种基于图像形变的超声探头自动调压方法及装置，所述方法包括：获取超声图像，并根据所述超声图像，确定所述超声图像所对应的形变类别；根据所述形变类别，确定所述形变类别所对应的调整参数；根据所述调整参数，控制所述超声探头自动调压。本发明通过超声探头采集人体的超声图像进行分析，并根据分析的结果自动调整超声探头所施加的压力和姿态，从而在一定程度上减小了超声探头在扫描过程中组织的变形，提高了采集的超声图像的质量，帮助医生提高了临床诊断的准确度。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使响应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
1.一种基于图像形变的超声探头自动调压方法，其特征在于，所述方法包括:
获取超声图像，并根据所述超声图像，确定所述超声图像所对应的形变类别；
根据所述形变类别，确定所述形变类别所对应的调整参数；
根据所述调整参数，控制所述超声探头自动调压。
2.根据权利要求1所述的基于图像形变的超声探头自动调压方法，其特征在于，所述获取超声图像，并根据所述超声图像，确定所述超声图像所对应的形变类别，包括：
采集预设样本数量的超声图像，并将所述超声图像输入至预先训练好的神经网络分类模型；
根据所述神经网络分类模型对所述超声图像进行分类，确定所述超声图像的形变类别。
3.根据权利要求2所述的基于图像形变的超声探头自动调压方法，其特征在于，所述形变类别包括：图像正常、图像左侧变形、图像右侧变形、图像上部变形。
4.根据权利要求1所述的基于图像形变的超声探头自动调压方法，其特征在于，所述根据所述形变类别，确定所述形变类别所对应的调整参数，包括：
根据所述形变类别，确定所述超声图像的变形位置；
根据所述变形位置，确定所述调整参数。
5.根据权利要求4所述的基于图像形变的超声探头自动调压方法，其特征在于，所述根据所述变形位置，确定所述调整参数，包括：
若所述变形位置为所述超声图像的左侧，则确定所述调整参数为超声探头右移；
若所述变形位置为所述超声图像的右侧，则确定所述调整参数为超声探头左移；
若所述变形位置为所述超声图像的顶部，则确定所述调整参数为超声探头下移。
6.根据权利要求5所述的基于图像形变的超声探头自动调压方法，其特征在于，所述根据所述调整参数，控制所述超声探头自动调压，包括：
若所述所述调整参数为超声探头左移，则控制所述超声探头以预设步长往左移，以减小超声图像右侧压力，并重新采集超声图像；
若所述所述调整参数为超声探头右移，则控制所述超声探头以预设步长往右移，以减小超声图像左侧压力，并重新采集超声图像；
若所述所述调整参数为超声探头下移，则控制所述超声探头以预设步长往下移，以减小超声图像顶部压力，并重新采集超声图像。
7.根据权利要求6所述的基于图像形变的超声探头自动调压方法，其特征在于，所述根据所述调整参数，控制所述超声探头自动调压之后，包括：
获取重新采集的超声图像，并将重新采集的超声图像输入至预先训练好的神经网络分类模型，得到重新采集的超声图像的形变类别；
若得到的形变类别为图像正常，则停止对所述超声探头的调压控制；
若得到的形变类别为图像左侧变形、图像右侧变形、图像上部变形中的任意一种，则继续执行超声探头的自动调压步骤。
8.一种基于图像形变的超声探头自动调压装置，其特征在于，所述装置包括：
形变类别确定模块，用于获取超声图像，并根据所述超声图像，确定所述超声图像所对应的形变类别；
调整参数确定模块，根据所述形变类别，确定所述形变类别所对应的调整参数；
自动调压模块，用于根据所述调整参数，控制所述超声探头自动调压。
9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的基于图像形变的超声探头自动调压程序，所述处理器执行所述基于图像形变的超声探头自动调压程序时，实现如权利要求1-7任一项所述的基于图像形变的超声探头自动调压方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于图像形变的超声探头自动调压程序，所述基于图像形变的超声探头自动调压程序被处理器执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的基于图像形变的超声探头自动调压方法的步骤。
技术总结