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申请/专利权人：四川省医学科学院·四川省人民医院

摘要：本发明提供了一种基于超声图像的子宫肌瘤状态监测分析方法及超声系统，包括：当子宫肌瘤患者的超声图像的噪声点与预设的重要特征点相似时，确认噪声点为目标噪声点；分割保留有目标噪声点的超声图像，确定超声图像中各个器官对应的分割图像，并提取每一器官对应的标签信息；通过标签信息确认多个器官中的目标器官，并解析目标器官对应的分割图像中的影像特征；基于影像特征训练子宫肌瘤状态模型。通过保留超声图像中具有重要信息的目标噪声点信息，在对患者的超声影像进行分割时，目标噪声点携带的影像特征也能在分割图像中被体现出来，并通过子宫肌瘤状态模型辅助医生分析子宫肌瘤的生长状态，减少了医生的诊断时间。

主权项：1.一种基于超声图像的子宫肌瘤状态监测分析方法，其特征在于，包括：当子宫肌瘤患者的超声图像的噪声点与预设的重要特征点相似时，确认所述噪声点为目标噪声点；分割保留有所述目标噪声点的超声图像，确定所述超声图像中各个器官对应的分割图像，并提取每一所述器官对应的标签信息；通过所述标签信息确认多个所述器官中的目标器官，并解析所述目标器官对应的分割图像中的影像特征；基于所述影像特征训练子宫肌瘤状态模型，所述子宫肌瘤状态模型用于辅助分析子宫肌瘤状态；在确认所述噪声点为目标噪声点之前，还包括：获取用于图像恢复训练的第一超声图像数据集；所述第一超声图像数据集包括通过超声设备输出的第一原始超声图像样本、以及将所述第一原始超声图像样本分割得到的第一图像分割样本；将所述第一图像分割样本按照分割路线进行重组，得到第一恢复图像样本；去除第一原始图像样本中的第一噪声点，得到第一预处理图像样本；根据预设的交叉熵损失函数确定所述第一预处理图像样本和所述第一恢复图像样本之间的第一相似度损失；当所述第一相似度损失满足预设的相似度阈值时，确定所述第一噪声点为所述重要特征点；在根据预设的交叉熵损失函数确定所述第一预处理图像样本和所述第一恢复图像之间的第一相似度损失之后，还包括：当所述第一相似度损失低于预设的相似度阈值时，依次保留所述第一原始图像样本中的一个第二噪声点并得到第二预处理图像样本；根据预设的交叉熵损失函数确定所述第二预处理图像样本和所述第一恢复图像样本之间的第二相似度损失；当所述第二相似度损失满足预设的相似度阈值时，确定所述第二噪声点为所述重要特征点。

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