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申请/专利权人：中国民用航空飞行学院

摘要：本发明涉及医疗保健信息学技术领域，具体涉及一种运动损伤状态智能评估方法及系统，通过获取患者的病史情况以及病灶位置的多幅连续的超声影像图，对多幅连续的超声影像图之间的图像特征变化进行分析，确定模糊因子组合，并根据模糊因子组合，构建增强的重构超声图，通过图像特征变化分析的模糊因子组合构建增强的重构超声图，有利于消除图像中模糊等干扰，得到更加清晰的重构超声图，根据重构超声图，确定组织的损伤程度，提高了组织的损伤程度的确定精确度；将重构超声图、病史情况以及组织的损伤程度输入至评估网络模型，得到运动损伤状态的评估结果，从而提高了运动损伤状态的评估结果的精确度。

主权项：1.一种运动损伤状态智能评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取患者的病史情况以及病灶位置的多幅连续的超声影像图；对多幅连续的所述超声影像图之间的图像特征变化进行分析，确定模糊因子组合，并根据所述模糊因子组合，构建增强的重构超声图；根据所述重构超声图，确定组织的损伤程度；将所述重构超声图、所述病史情况以及所述组织的损伤程度输入至评估网络模型，得到运动损伤状态的评估结果；所述对多幅连续的所述超声影像图之间的图像特征变化进行分析，确定模糊因子组合包括：根据预设尺寸大小的滑动窗口以及预设步长，分别在各幅所述超声影像图中进行同步滑动，得到每一所述超声影像图中若干个图像区域对应的图像窗口；根据各个所述图像窗口的灰度值，确定各个所述图像窗口中像素点之间的相似度参数；根据所述相似度参数，确定模糊因子组合；其中，所述模糊因子组合包括每一所述超声影像图中，各个所述图像窗口的模糊因子；所述相似度参数表征像素点的运动模糊，所述相似度参数的大小与像素点的运动模糊的程度呈正相关；所述根据各个所述图像窗口的灰度值，确定各个所述图像窗口中像素点之间的相似度参数包括：从各幅所述超声影像图中确定第一超声影像图以及第二超声影像图，从所述第一超声影像图确定目标图像区域对应的第一图像窗口，以及从所述第二超声影像图确定所述目标图像区域对应的第二图像窗口；根据所述第一图像窗口中每一第一像素点的第一灰度值以及所述第二图像窗口中与所述第一像素点处于同样位置的每一第二像素点的第二灰度值，确定每一所述第一像素点与每一所述第二像素点之间的相似度参数，重新确定所述第一图像窗口，返回所述从所述第二超声影像图确定所述目标图像区域对应的第二图像窗口的步骤，直至确定所述第一超声影像图中各个所述图像窗口中每一第一像素点与第二像素点之间的相似度参数；确定新的第一超声影像图以及新的第二超声影像图，返回所述从所述第一超声影像图确定目标图像区域对应的第一图像窗口的步骤，直至确定每一所述超声影像图中，各个所述图像窗口中像素点之间的相似度参数；所述根据所述相似度参数，确定模糊因子组合包括：根据每一所述图像窗口中每一第一像素点与第二像素点之间的相似度参数，进行求和处理，得到每一所述图像窗口的相似度参数和；根据所述相似度参数和以及每一所述图像窗口的像素数量，确定每一所述图像窗口的相似度参数均值；根据平均函数以及每一所述图像窗口的相似度参数均值，分别计算得到每一所述超声影像图中，各个所述图像窗口的模糊因子；所述根据所述模糊因子组合，构建增强的重构超声图包括：分别以各个所述图像窗口为中心，构建放大的参考领域；确定所述参考领域中包含的各个目标像素点，根据各个所述目标像素点所在的图像窗口对应的模糊因子，确定各个所述目标像素点的目标灰度值；根据各个所述目标灰度值，构建各个对应的图像窗口的模糊视图，并根据所述模糊视图，确定每一所述超声影像图中，各个所述图像窗口的重构指标；分别将所述图像窗口的重构指标作为权重，计算对应的所述图像窗口中的像素值的加权像素均值；根据各个所述加权像素均值，构建增强的重构超声图；所述根据所述模糊视图，确定每一所述超声影像图中，各个所述图像窗口的重构指标包括：确定指定角度，分别在每一所述模糊视图中，确定所述指定角度上像素点的灰度梯度值，更新所述指定角度，返回所述分别在每一所述模糊视图中，确定所述指定角度上像素点的灰度梯度值的步骤，直至得到每一所述模糊视图中，不同角度的各个像素点的灰度梯度值，所述灰度梯度值指的是所述指定角度上，像素点两侧的相邻像素点的灰度差值；分别计算每一对应角度上，各个像素点的灰度梯度值的灰度梯度值总和，并确定每一对应角度上各个所述灰度梯度值处于降低趋势的像素点的降低总数量；将所述降低总数量作为权重，根据每一角度上的灰度梯度值总和以及所述权重，分别计算每一所述模糊视图对应的灰度梯度值均值；根据所述灰度梯度值均值以及双曲正切函数，得到每一所述超声影像图中，各个所述图像窗口的重构指标；确定各个所述目标像素点的目标灰度值，对应的计算公式为：hζ,α＝[255×Hζ,α]其中，hζ,α表示各个目标像素点对应所在的图像窗口的模糊因子，hζ,α表示各个目标像素点的目标灰度值，表示向上取整函数。

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