(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210203636.0 (22)申请日 2022.03.03 (71)申请人 北京安德医智科技有限公司 地址 100310 北京市顺 义区临空经济核心 区安祥街10号8层80 6室 (72)发明人 陈亦新　蒲海涛　林锡祥　陈晓天　 张培芳　吴振洲　 (74)专利代理 机构 北京林达刘知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11277 专利代理师 刘新宇 (51)Int.Cl. G06T 7/11(2017.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06T 7/60(2017.01)G06V 10/80(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 房间隔缺损长度的确定方法及 装置、 电子设 备和存储介质 (57)摘要 本公开涉及一种房间隔缺损长度的确定方 法及装置、 电子设备和存储介质， 所述方法包括： 接收超声心动图视频； 对所述超声心动图视频进 行分类， 得到所述超声心动图视频中房间隔所在 图像区域中存在血流信号的概率， 作为分类结 果； 根据所述分类结果， 提取所述超声心动图视 频中的图像帧； 对所述图像帧进行分割， 得到所 述图像帧中所述房间隔和房间隔缺损的像素点， 作为分割结果， 所述房间隔缺损为所述房间隔上 的孔洞； 根据所述分割结果， 确定所述超声心动 图视频中所述房间隔和所述房间隔缺损的长度。 本公开实施例有效降低了长度测量过程的难度 以及提升测量结果的准确度， 从而提升房间隔缺 损长度的确定过程的鲁棒 性。 权利要求书2页 说明书14页 附图8页 CN 114565622 A 2022.05.31 CN 114565622 A 1.一种房间隔缺损长度的确定方法， 其特 征在于， 包括： 接收超声心动图视频； 对所述超声心动图视频进行分类， 得到所述超声心动图视频中房间隔所在图像区域中 存在血流信号的概 率， 作为分类结果； 根据所述分类结果， 提取 所述超声心动图视频中的图像帧； 对所述图像帧进行分割， 得到所述图像帧中所述房间隔和房间隔缺损的像素点， 作为 分割结果， 所述房间隔缺损为所述房间隔上的孔洞； 根据所述分割结果， 确定所述超声心动图视频中所述房间隔和所述房间隔缺损的长 度。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述超声心动图视频进行分类， 得 到所述超声心动图视频中房间隔所在图像区域中存在血流信号的概率， 作为分类结果， 包 括： 对所述超声心动图视频中的各图像帧进行 特征提取， 得到多帧特 征图； 选取各特征图中最大的响应值； 对各特征图中最大的响应值进行融合， 得到第一融合特 征； 基于所述第一融合特征， 确定超声心动图视频中所述房间隔中存在血流信号的概率， 作为分类结果。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述分类结果， 提取所述超声心 动图视频中的图像帧， 包括： 在所述概率大于阈值的情况 下， 提取所述超声心动图视频中的图像帧。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述图像帧进行分割， 得到所述图 像帧中所述房间隔和房间隔缺损的像素点， 作为分割结果， 包括： 将所述图像帧输入第一神经网络； 根据所述第 一神经网络的输出， 确定所述图像帧中所述房间隔和所述房间隔缺损的像 素点， 分别作为第一分割结果和第二分割结果； 所述根据 所述分割结果， 确定所述超声心动图视频中所述房间隔和所述房间隔缺损的 长度， 包括： 根据所述第一分割结果的平均值， 确定所述房间隔的长度； 根据所述第二分割结果的最大值， 确定所述房间隔缺损的长度。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述第 一神经网络包括第 一子神经网络和 第二子神经网络； 所述根据 所述第一神经网络的输出， 确定所述图像帧中所述房间隔和所述房间隔缺损 的像素点， 分别作为第一分割结果和第二分割结果， 包括： 根据所述第 一子神经网络和所述第 二子神经网络对所述图像帧进行特征提取， 分别得 到第一子特 征和第二子特 征； 将所述第一子特 征和所述第二子特 征融合， 得到第二融合特 征； 根据所述第二融合特征， 得到所述图像帧中所述房间隔的像素点， 作为所述第一分割 结果； 根据所述第二融合特征， 得到所述图像帧中所述房间隔缺损的像素点， 作为所述第二权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114565622 A 2分割结果。 6.一种房间隔缺损长度的确定装置， 其特 征在于， 包括： 视频接受模块， 用于 接收超声心动图视频； 分类模块， 用于对所述超声心动图视频进行分类， 得到所述超声心动图视频中房间隔 所在图像区域中存在血流信号的概 率， 作为分类结果； 提取模块， 用于根据所述分类结果， 提取 所述超声心动图视频中的图像帧； 分割模块， 用于对所述图像帧进行分割， 得到所述图像帧中所述房间隔和房间隔缺损 的像素点， 作为分割结果， 所述房间隔缺损为所述房间隔上的孔洞； 长度测量模块， 用于根据所述分割结果， 确定所述超声心动图视频中所述房间隔和所 述房间隔缺损的长度。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述分类模块包括： 特征提取子模块， 用于对所述超声心动图视频中的各图像帧进行特征提取， 得到多帧 特征图； 响应值选取子模块， 用于 选取各特征图中最大的响应值； 融合特征获取子模块， 用于对各 特征图中最大的响应值进行融合， 得到第一融合特 征； 分类结果获取子模块， 用于基于所述第一融合特征， 确定超声心动图视频中所述房间 隔中存在血流信号的概 率， 作为分类结果。 8.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述分割模块包括： 图像帧输入子模块， 用于将所述图像帧输入第一神经网络； 像素点确定子模块， 用于根据所述第一神经网络的输出， 确定所述图像帧中所述房间 隔和所述房间隔缺损的像素点， 分别作为第一分割结果和第二分割结果； 所述长度测量模块包括： 房间隔长度确定子模块， 用于根据所述第一分割结果的平均值， 确定所述房间隔的长 度； 房间隔缺损长度确定子模块， 用于根据所述第二分割结果的最大值， 确定所述房间隔 缺损的长度。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 处理器； 用于存储处理器可执行指令的存 储器； 其中， 所述处理器被配置为在执行所述存储器存储的指令时， 实现权利要求1至5中任 意一项所述的方法。 10.一种非易失性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， 所 述计算机程序指令被处 理器执行时实现权利要求1至 5中任意一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114565622 A 3