本发明专利技术涉及超声检测技术领域，具体是涉及一种腹直肌间距测量方法、装置、设备及存储介质。本发明专利技术计算多个待筛选图像的标准概率值，所谓标准概率值就是待筛选图像接近于可以用于测量腹直肌间距的腹直肌标准图像的程度，即待筛选图像可能是腹直肌标准图像的概率，再根据标准概率值去筛选多个待筛选图像，得到腹直肌标准图像。最后在腹直肌标准图像上测量两个腹直肌之间的距离。本发明专利技术的测量方法是基于图像处理而获得的腹直肌间距，而不是依托于医生的手动测量，从而提高了测量出的腹直肌间距的准确性。而且本申请还根据标准概率值对采集到的图像进行筛选以筛选出适合测量腹直肌间距的腹直肌标准图像，更进一步提高了测量出的腹直肌间距的准确性。直肌间距的准确性。直肌间距的准确性。
【技术实现步骤摘要】
一种腹直肌间距测量方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及超声检测
，具体是涉及一种腹直肌间距测量方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]人体的腹壁肌层如图1所示，正常情况下(未怀孕)，图1中的两条腹直肌如图2所示，即两条腹直肌之间是没有间隙的。而在怀孕期间和分娩过程中，随着腹部或子宫的增大，会将腹肌拉长，使图1中的两条腹直肌从腹白线的位置分开，大多数女性腹部肌肉都会出现如图3所示的空隙。这个空隙通常会在产后4～8周后逐渐关闭。对于部分女性，由于怀孕期间腹部肌肉被过度拉伸，导致产后8周之后两条腹直肌之间依然会存在如图4所示的间隙，这种状况称作“腹直肌分离”。
[0003]腹直肌分离(DRA)类型主要有：脐上部分离型、脐部分离型、脐下部分离型、全分离型。现有如下的两种判定标准用于判断是否发生腹直肌分离：
[0004]判定标准(一)：其中脐上3cm腹直肌宽度超过14mm为脐上部分离型、脐部腹直肌宽度超过20mm为脐部分离型、脐下2cm腹直肌宽度超过2mm为脐下部分离型。
[0005]判定标准(二)：在脐部、脐上3cm、脐下2cm，选取3个测量点，以腹直肌间距大于2cm为分离标准，任一位置大于2cm，都称为腹直肌分离，根据分离的部位可以分为脐部分离、脐上部分离、脐下部分离、全分离型。
[0006]腹直肌分离会导致如下问题的产生：
[0007]1)松弛的腹部肌肉不能恢复到原有的形态和位置，多余的赘肉在腹部形成突起，影响美观；
[0008]2)腹直肌分离的程度越深，腹部肌肉越弱，对腰背部的承托力就会越小，很多女性产后容易出现腰背痛，甚至连起床都变得十分困难；
[0009]3)如果两侧肌肉的距离大于3指就属于比较严重的腹直肌分离(DRA)，有可能会引起疝气(小肠从腹壁突出到体外)，需及时就医。
[0010]现有技术测量腹直肌的间距主要包括手指触诊法、卡尺测量法。
[0011]手指触诊法：是临床上最常用的一种评估方法，要求检查者有准确可靠的触诊技巧,但由于不同检查者的经验不同、手指宽段不同以及对腹部软组织压力的主观感受不同，触诊法在不同检查者之间的信度中等。
[0012]卡尺测量法：在脐上位置用游标卡尺测量腹直肌分离距离，是简便经济有效的方法，但在脐下测量却缺乏其有效性，可能是由于白线的解剖位置改变或者是游标卡尺在一定深度测量时存在局限性。
[0013]综上所述，现有技术测量所得的腹直肌间距准确性较差。
[0014]因此，现有技术还有待改进和提高。
技术实现思路
[0015]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种腹直肌间距测量方法、装置、设备及存储介质，解决了现有技术测量所得的腹直肌间距准确性较差的问题。
[0016]为实现上述目的，本专利技术采用了以下技术方案：
[0017]第一方面，本专利技术提供一种腹直肌间距测量方法，其中，包括：
[0018]采集腹直肌所在的图像，得到各个待筛选图像；
[0019]计算各个所述待筛选图像的标准概率值，所述标准概率值用于表征各个所述待筛选图像吻合于腹直肌标准图像的程度；
[0020]依据各个所述待筛选图像的标准概率值，筛选各个所述待筛选图像，得到腹直肌标准图像；
[0021]测量所述腹直肌标准图像涵盖的腹直肌之间的间距。
[0022]在一种实现方式中，所述采集腹直肌所在的图像，得到各个待筛选图像，包括：
[0023]采集脐部所在的腹部切面图像，得到各个待筛选图像中的待筛选脐部切面图像；
[0024]和/或，采集距离脐部之上设定距离的腹部切面图像，得到各个待筛选图像中的待筛选脐上切面图像；
[0025]和/或，采集距离脐部之下设定距离的腹部切面图像，得到各个待筛选图像中的待筛选脐下切面图像。
[0026]在一种实现方式中，所述计算各个所述待筛选图像的标准概率值，所述标准概率值用于表征各个所述待筛选图像吻合于腹直肌标准图像的程度，包括：
[0027]计算各个所述待筛选图像所涵盖的各种特征所对应的标准特征概率值，所述标准特征概率值用于表征所述待筛选图像所涵盖的特征吻合于标准特征的程度，所述特征为与腹直肌相关的图像数据；
[0028]将各种特征所对应的标准特征概率值进行加权计算，得到各个所述待筛选图像的标准概率值。
[0029]在一种实现方式中，所述将各种特征所对应的标准特征概率值进行加权计算，得到各个所述待筛选图像的标准概率值，包括：
[0030]依据各种所述特征，得到各种所述特征中的双侧腹直肌鞘、腹白线、腹壁、腹直肌厚度；
[0031]获取所述双侧腹直肌鞘所对应的第一权重、所述腹白线所对应的第二权重、所述腹壁所对应的第三权重、所述腹直肌厚度所对应的第四权重，所述第一权重、所述第二权重、所述第三权重、所述第四权重之和等于一；
[0032]将所述双侧腹直肌鞘所对应的标准特征概率值乘以第一权重，得到第一计算结果；
[0033]将所述腹白线所对应的标准特征概率值乘以第二权重，得到第二计算结果；
[0034]将所述腹壁所对应的标准特征概率值乘以第三权重，得到第三计算结果；
[0035]将所述腹直肌厚度所对应的标准特征概率值乘以第四权重，得到第四计算结果；
[0036]将所述第一计算结果、所述第二计算结果、所述第三计算结果、所述第四计算结果进行累加，得到各个所述待筛选图像的标准概率值。
[0037]在一种实现方式中，所述计算各个所述待筛选图像的标准概率值，所述标准概率
值用于表征各个所述待筛选图像吻合于腹直肌标准图像的程度，包括：
[0038]对各个所述待筛选图像应用已训练的神经网络模型，得到各个所述待筛选图像的标准概率值。
[0039]在一种实现方式中，所述依据各个所述待筛选图像的标准概率值，筛选各个所述待筛选图像，得到腹直肌标准图像，包括：
[0040]将所述标准概率值大于设定值的所述待筛选图像作为预选图像；
[0041]从所述预选图像中分割出腹直肌切面所在的图像，得到腹直肌标准图像。
[0042]在一种实现方式中，所述测量所述腹直肌标准图像涵盖的腹直肌之间的间距，包括：
[0043]对所述腹直肌标准图像应用脐部关键点检测算法，得到所述腹直肌标准图像中的脐部腹直肌切面标准图像；
[0044]测量所述脐部腹直肌切面标准图像所涵盖的两个腹直肌鞘之间的距离，得到脐部的腹直肌之间的间距；
[0045]和/或，对所述腹直肌标准图像应用脐上关键点检测算法，得到所述腹直肌标准图像中的脐上腹直肌切面标准图像；
[0046]测量所述脐上腹直肌切面标准图像所涵盖的两个腹直肌鞘之间的距离，得到脐上的腹直肌之间的间距；
[0047]和/或，对所述腹直肌标准图像应用脐下关键点检测算法，得到所述腹直肌标准图像中的脐下腹直肌切面标准图像；
[0048]测量所述脐下腹直肌切本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种腹直肌间距测量方法，其特征在于，包括：采集腹直肌所在的图像，得到各个待筛选图像；计算各个所述待筛选图像的标准概率值，所述标准概率值用于表征各个所述待筛选图像吻合于腹直肌标准图像的程度；依据各个所述待筛选图像的标准概率值，筛选各个所述待筛选图像，得到腹直肌标准图像；测量所述腹直肌标准图像涵盖的腹直肌之间的间距。2.如权利要求1所述的腹直肌间距测量方法，其特征在于，所述采集腹直肌所在的图像，得到各个待筛选图像，包括：采集脐部所在的腹部切面图像，得到各个待筛选图像中的待筛选脐部切面图像；和/或，采集距离脐部之上设定距离的腹部切面图像，得到各个待筛选图像中的待筛选脐上切面图像；和/或，采集距离脐部之下设定距离的腹部切面图像，得到各个待筛选图像中的待筛选脐下切面图像。3.如权利要求1所述的腹直肌间距测量方法，其特征在于，所述计算各个所述待筛选图像的标准概率值，所述标准概率值用于表征各个所述待筛选图像吻合于腹直肌标准图像的程度，包括：计算各个所述待筛选图像所涵盖的各种特征所对应的标准特征概率值，所述标准特征概率值用于表征所述待筛选图像所涵盖的特征吻合于标准特征的程度，所述特征为与腹直肌相关的图像数据；将各种特征所对应的标准特征概率值进行加权计算，得到各个所述待筛选图像的标准概率值。4.如权利要求3所述的腹直肌间距测量方法，其特征在于，所述将各种特征所对应的标准特征概率值进行加权计算，得到各个所述待筛选图像的标准概率值，包括：依据各种所述特征，得到各种所述特征中的双侧腹直肌鞘、腹白线、腹壁、腹直肌厚度；获取所述双侧腹直肌鞘所对应的第一权重、所述腹白线所对应的第二权重、所述腹壁所对应的第三权重、所述腹直肌厚度所对应的第四权重，所述第一权重、所述第二权重、所述第三权重、所述第四权重之和等于一；将所述双侧腹直肌鞘所对应的标准特征概率值乘以第一权重，得到第一计算结果；将所述腹白线所对应的标准特征概率值乘以第二权重，得到第二计算结果；将所述腹壁所对应的标准特征概率值乘以第三权重，得到第三计算结果；将所述腹直肌厚度所对应的标准特征概率值乘以第四权重，得到第四计算结果；将所述第一计算结果、所述第二计算结果、所述第三计算结果、所述第四计算结果进行累加，得到各个所述待筛选图像的标准概率值。5.如权利要求1所述的腹直肌间距测量方法，其特征在于，所述计算各个所述待筛选图像的标准概率值，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙丽丽，欧阳俊华，白永志，邢锐桐，孙瑞超，
申请(专利权)人：深圳蓝影医学科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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