申请/专利权人：山东大学

申请日：2023-08-29

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN117133443B

主分类号：G16H50/20

分类号：G16H50/20;G06T7/215;G06V20/40;G06V10/762;G06T7/13;G06V10/764;G06V10/74;G06T7/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.12#授权;2023.12.15#实质审查的生效;2023.11.28#公开

摘要：本发明属于下肢静脉超声智能辅助诊断技术领域，提供了一种基于视频动态算子的下肢静脉血栓超声辅助诊断系统，对获取的下肢超声视频进行分割处理，利用分割后的超声视频，基于视频动态算子模型进行下肢静脉血栓超声诊断；具体的，首先，提取出分割后超声视频中每一帧的运动方向，作为一种运动算子特征；然后，提取超声视频中当前帧与前一帧之间的差异，计算相似性指数，作为另一种运动算子特征；最后，利用学习聚类算法，学习有血栓和无血栓之间的差异，得到有无血栓的诊断结果；基于视频动态算子可以对有症状的患者并没有发现患有深静脉血栓的患者进行早期筛查，提高了诊断效率，降低了患者等待转诊的时间，减轻了医生的工作量。

主权项：1.一种基于视频动态算子的下肢静脉血栓超声辅助诊断系统，其特征在于，包括相互连接的视频分割模块和处理模块；所述视频分割模块，被配置为：对下肢超声视频进行分割；所述超声视频包括长轴视频和短轴视频，长轴视频指的是声像图切面位于静脉血管最大纵切面采集到的序列超声图像，短轴视频指的是声像图切面垂直于静脉血管长轴采集的序列超声图像；超声视频分割中，只对关键帧制作标签，其余帧根据帧之间的时序信息和帧之间相似性构建伪标签；计算帧之间的相似性，如果当前帧的分割结果和之前帧的分割结果的相似性大于预设值，则当前帧定义为关键帧；所述处理模块，被配置为：利用分割后的超声视频，基于视频动态算子模型进行下肢静脉血栓超声诊断；具体的，首先，提取出分割后超声视频中每一帧的运动方向，作为一种运动算子特征；然后，提取超声视频中当前帧与前一帧之间的差异，计算相似性指数，作为另一种运动算子特征；最后，利用学习聚类算法，学习有血栓和无血栓之间的差异，得到有无血栓的诊断结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东大学 一种基于视频动态算子的下肢静脉血栓超声辅助诊断系统

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