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申请/专利权人：四川维思模医疗科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于超声影像实时监护心脏状态的方法，S1：构建临床超声数据集，并进行标注；S2：将标注的数据改为图片；S3：导入深度卷积模型推理训练；S4：通过训练得到模型参数文件，并在安卓系统识别运行；S5：通过安卓系统进行模型分割推理，得到图像分割数据，并进行蒙特卡洛算法计算面积；S6：通过方差法、跳动阈值和跳动频率评估获得心脏状况，当超出频率阈值或跳动阈值，开始音频告警。通过将超声数据标注训练后，传输到安卓系统显示，通过分割推理得到图像分割数据，实时计算腔室面积，显示腔室体积，当获取腔室最大值时输出高音量，当腔室收缩最小值时输出底沉音，实现心动音频输出，从而避免医生长时间观察监测设备。

主权项：1.一种基于超声影像实时监护心脏状态的方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：构建临床超声数据集，并对其进行标注；S2：根据标注的原始数据，将标注的数据改为图片，将数据整合在train、test、mask文件夹内训练图片与mask文件一一对应；S3：导入深度卷积模型推理训练；S4：通过训练得到模型参数文件，使用tensorflow转换为中间件统一的模型格式，并在安卓系统识别运行；S5：通过安卓系统进行模型分割推理，得到图像分割数据，并每个图像分割数据进行一次蒙特卡洛算法计算面积，实现一个心脏腔室缩放显示；S6：通过方差法、跳动阈值和跳动频率评估获得心脏状况，当超出频率阈值或跳动阈值，系统开始音频告警；所述步骤S1中，还包括以下步骤：S11：采集心脏短轴切面数据视频；S12：通过ffmpeg开源包切分数据视频，将视频分割为频率为10hz的图片；S13：通过第三方分割标注程序labelme对图片上的短轴区域进行标注；S14：通过图像卷积分割模型将图片上的超声短轴切面分割出来，模型采用卷积层叠方式的上下采样和直连方式；所述步骤S3中，还包括以下步骤：S31：数据处理，格式归一化，获取图片数据和标签算法显示定义；S32：通过定义深度卷积模型并调用，同时建立输入接口和输出接口，数据通过输入接口输入训练；S33：通过tensorflow进行前向推理，并反向传播修正训练，分批读取图片数据，导入深度卷积模型迭代训练；所述步骤S5中，还包括以下步骤：S51：调用tensorflow模型在图片中生成均匀分布在图像上的随机点；S52：检查每个随机点是否在像素范围内部，并统计在像素点范围内的随机点数量；S53：计算不规则图像点占整个图像的所有随机点的比例，并乘以整个图像的面积得到分割图像的面积；计算原理为获取2～3秒推理后分割图片的面积大小，将分割的多个不连接的面积都纳入计算，通过计算不连接的点位置的像素数量，同时将最大的分割图像按照距离聚类的方式，设定范围内的不连续面聚合到统计值中为计算面积，最大面积的作为心脏腔室放开最大面积，最小的时候作为心脏收缩的最小面积。

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