CN110246135B - 卵泡监测方法、装置、***及存储介质 - Google Patents

卵泡监测方法、装置、***及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种卵泡监测方法、装置、***及存储介质。该方法包括:对获取的目标监测部位的超声图像中的卵泡进行识别,得到卵泡图像以及卵泡特征信息;根据卵泡图像以及卵泡特征信息,确定卵泡的发育情况评估结果。通过上述方案能够智能化地通过超声图像获得卵泡图像以及卵泡特征信息,从而根据卵泡图像以及卵泡特征信息准确、客观地确定卵泡的发育情况评估结果,从而使用户不需要经过医师的诊断就可以获知卵泡的发育情况,并且评估结果更加客观、准确。

Description

卵泡监测方法、装置、***及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及医疗技术领域,尤其涉及一种卵泡监测方法、装置、***及存储介质。
背景技术
现阶段,若想获知女性用户的子宫、卵巢、卵泡等具体情况,需要通过超声设备对女性生殖***进行成像,由经验丰富的医生通过对超声图像的观察,判断当前生殖***的状况。
但是超声设备检测的过程非常复杂,需要有经验的超声执业医师,操作专业的超声仪器,完成超声检查和图像采集,并通过观察超声图像依据医师的经验进行判断和诊断,具有一定的主观性,很可能存在误判的情况。另外,需要被监测者定期到医院接受检查,费时费力,不能满足随时监测的要求。
发明内容
本发明实施例提供一种卵泡监测方法、装置、***及存储介质,以实现对卵泡发育情况进行智能客观的评估。
第一方面,本发明实施例提供了一种卵泡监测方法,该方法包括:
对获取的目标监测部位的超声图像中的卵泡进行识别,得到卵泡图像以及卵泡特征信息;
根据卵泡图像以及卵泡特征信息,确定卵泡的发育情况评估结果。
第二方面,本发明实施例提供了一种卵泡监测装置,该装置包括:
识别模块,用于对获取的目标监测部位的超声图像中的卵泡进行识别,得到卵泡图像以及卵泡特征信息;
评估模块,用于根据卵泡图像以及卵泡特征信息,确定卵泡的发育情况评估结果。
第三方面,本发明实施例还提供了一种***,该***包括:
一个或多个处理器;
存储器,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例中任一所述的卵泡监测方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的卵泡监测方法。
本发明实施例通过智能化识别,能够准确地获取卵泡图像以及卵泡特征信息,并通过进一步对卵泡图像以及卵泡特征信息进行评估,从而客观准确地确定卵泡的发育情况评估结果,使用户不需要经过医师的诊断就可以获知卵泡的发育情况,解决了常规的医师经验判断具有主观性的问题,使评估结果更加客观、准确。
附图说明
图1是本发明实施例一中的一种卵泡监测方法的流程图;
图2是本发明实施例一中的卵泡监测便携式***结构组成示意图;
图3是本发明实施例二中的一种卵泡监测方法的流程图;
图4是本发明实施例三中的一种卵泡监测装置结构示意图;
图5是本发明实施例四中的一种***的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1是本发明实施例一中的一种卵泡监测方法的流程图。本实施例提供的卵泡监测方法可适用于用户对卵泡发育情况进行监测的情况,该方法具体可以由卵泡监测装置来执行,该装置可以由软件和/或硬件的方式实现,该装置可以集成在***中,所述***可以为基于超声成像原理的卵泡监测便携式***,如图2所示,可以包括超声探头和显示装置,超声探头和显示装置可以通过有线或无线的方式连接,所述超声探头中存储有用于进行卵泡监测的计算机程序及模型。参见图1,本发明实施例的方法具体包括:
S110、对获取的目标监测部位的超声图像中的卵泡进行识别,得到卵泡图像以及卵泡特征信息。
其中,所述目标监测部位可以为待监测者的腹部,所述超声图像为超声探头对待监测部位采集的超声图像。在常规监测中,一般是由医师持超声探头对待监测者的待监测部位进行超声图像采集,得到超声图像后,再由经验丰富的医师对超声图像进行观察分析,以从超声图像中识别出卵泡图像,再进一步判断卵泡图像的大小。但是上述方法需要用户到专业医院进行超声图像的采集,并且需要预约医师进行诊断,过程费时繁琐,不能实现随时随地监测,并且医师的经验判断具有主观性,判断结果不客观,可能会存在误判的情况。因此,在本发明实施例中,通过便携式超声监测***采集用户待监测部位的超声图像,用户可以自己持超声探头对待监测部位进行超声图像的采集,从而实现了随时随地的监测,节省了用户的时间,方便了用户。在便携式超声监测***获得超声图像之后,可以进一步对超声图像中的卵泡进行识别,从而自动识别出超声图像中的卵泡图像,并得到卵泡的特征信息。
可选的,对获取的目标监测部位的超声图像中的卵泡进行识别,可以包括:对超声图像进行边缘检测,通过边缘的完整性和边缘像素分析获取卵泡图像以及卵泡的特征信息,并确定卵泡的数量。
S120、根据卵泡图像以及卵泡特征信息,确定卵泡的发育情况评估结果。
根据卵泡图像以及卵泡特征信息,可以进一步确定卵泡的发育情况,从而得出卵泡的发育情况评估结果,包括卵泡的成熟度、张力和***时间等。例如,在生理期时,卵泡的直径小于5mm,为不成熟的卵泡,张力较小,据***时间较长,在生理期后,卵泡直径由5mm增长到22mm,张力较大,据***时间有10-15天,在生理期前时,卵泡直径大于22mm,张力很大,已处于***时间。通过卵泡特征信息进一步分析得出卵泡发育情况评估结果,从而给用户提供准确客观的卵泡发育情况参考。
可选的,根据卵泡图像以及卵泡特征信息,确定卵泡的发育情况评估结果之后,还包括:将所述超声图像和发育情况评估结果通过显示装置进行展示;根据发育情况评估结果生成受孕时机提示,以辅助怀孕或避孕。示例性的,很多用户获得卵泡的发育情况评估结果后,可能仍不能根据卵泡的发育情况评估结果明确受孕时机,因此,在本发明实施例中,卵泡监测***可以根据卵泡发育情况评估结果智能生成受孕时机的提示,并展示给用户,从而使用户充分了解与当前卵泡发育情况所对应的受孕时机,以根据受孕时机提示进行有效辅助怀孕或避孕。
本实施例的技术方案,对获取的目标监测部位的超声图像中的卵泡进行识别,得到卵泡图像以及卵泡特征信息;根据卵泡图像以及卵泡特征信息,确定卵泡的发育情况评估结果。通过智能化识别,能够准确地获取卵泡图像以及卵泡特征信息,并通过进一步对卵泡图像以及卵泡特征信息进行评估,从而客观准确地确定卵泡的发育情况评估结果,使用户不需要经过医师的诊断就可以获知卵泡的发育情况,解决了常规的医师经验判断具有主观性的问题,使评估结果更加客观、准确。
实施例二
图3是本发明实施例二中的一种卵泡监测方法的流程图。本实施例在上述实施例的基础上进行了优化。未在本实施例中详细描述的细节详见上述实施例。参见图3,本实施例提供的卵泡监测方法可以包括:
S210、将获取的目标监测部位的超声图像输入至判断模型,得到卵泡所处生理阶段。
具体的,将获取的目标监测部位的超声图像输入至判断模型,以通过判断模型得到卵泡所处的生理阶段,从而提高卵泡生理阶段评估的准确性和客观性。
可选的,将获取的目标监测部位的超声图像输入至判断模型之前,还包括:将目标监测部位的预设数量历史超声图像和对应生理阶段作为训练数据对模型进行训练,得到卵泡所处生理阶段的判断模型,所述生理阶段包括生理期前、生理期和生理期后;将所述历史超声图像、对应的生理阶段、卵泡图像和卵泡特征信息作为训练数据对模型进行训练,得到所述识别模型。通过建立判断模型和识别模型,从而使卵泡所处生理阶段的判断,以及卵泡图像的识别可以自动化处理,不再需要有经验的医师来完成,从而提高了卵泡评估的客观性和实时性。
S220、将所述超声图像与对应的生理阶段输入至识别模型,得到卵泡图像。
具体的,通过生理阶段的辅助识别,能够更加准确地识别超声图像中与不同生理阶段所对应的卵泡图像,便于进一步对不同生理阶段的卵泡图像进行分析与评估。
S230、根据所述卵泡图像确定卵泡特征信息,其中所述卵泡特征信息包括卵泡的轮廓以及卵泡的数量。
具体的,根据卵泡图像可以进一步确定卵泡的特征信息,例如卵泡具***置、卵泡的轮廓和卵泡的数量等,以对卵泡进行更精确地识别。
S240、根据所述卵泡的轮廓确定卵泡的尺寸信息。
具体的,通过卵泡的轮廓,可以计算得到卵泡的尺寸信息,例如卵泡直径等,以通过卵泡的直径进一步评估卵泡的成熟度等情况。
S250、将卵泡图像以及卵泡特征信息输入到评估模型,得到卵泡的成熟度、张力和***时间中的至少一个。
具体的,通过模型评估能够更加精准地通过卵泡图像及卵泡特征信息得到卵泡的成熟度、张力、***时间等信息,从而根据上述信息明确卵泡当前的状态,以便对受孕时机进行评估。
可选的,将卵泡图像以及卵泡特征信息输入到评估模型之前,还包括:
将目标监测部位的预设数量历史超声图像中卵泡图像、卵泡特征信息和发育情况评估结果作为训练数据对模型进行训练,得到评估模型。
本发明实施例的技术方案,将获取的目标监测部位的超声图像输入至判断模型,得到卵泡所处生理阶段;将所述超声图像与对应的生理阶段输入至识别模型,得到卵泡图像;根据所述卵泡图像确定卵泡特征信息,其中所述卵泡特征信息包括卵泡的轮廓以及卵泡的数量;根据所述卵泡的轮廓确定卵泡的尺寸信息。将卵泡图像以及卵泡特征信息输入到评估模型,得到卵泡的成熟度、张力和***时间中的至少一个。通过模型判断、模型识别以及模型评估,能够更加准确客观地获得卵泡的发育情况,从而给用户提供准确的卵泡发育情况评估结果。
实施例三
图4为本发明实施例三提供的一种卵泡监测装置结构示意图。该装置适用于用户对卵泡发育情况进行监测的情况,该方法具体可以由卵泡监测装置来执行,该装置可以由软件和/或硬件的方式实现,该装置可以集成在***中,所述***可以为基于超声成像原理的卵泡监测便携式***,包括超声探头和显示装置,所述超声探头中存储有用于进行卵泡监测的计算机程序及模型。参见图4,该装置具体包括:
识别模块310,用于对获取的目标监测部位的超声图像中的卵泡进行识别,得到卵泡图像以及卵泡特征信息;
评估模块320,用于根据卵泡图像以及卵泡特征信息,确定卵泡的发育情况评估结果。
可选的,所述识别模块310,包括:
模型判断单元,用于将获取的目标监测部位的超声图像输入至判断模型,得到卵泡所处生理阶段;
模型识别单元,用于将所述超声图像与对应的生理阶段输入至识别模型,得到卵泡图像;
特征信息确定单元,用于根据所述卵泡图像确定卵泡特征信息,其中所述卵泡特征信息包括卵泡的轮廓以及卵泡的数量;
尺寸信息确定单元,用于根据所述卵泡的轮廓确定卵泡的尺寸信息。
可选的,还包括:
判断模型训练模块,用于将目标监测部位的预设数量历史超声图像和对应生理阶段作为训练数据对模型进行训练,得到卵泡所处生理阶段的判断模型,所述生理阶段包括生理期前、生理期和生理期后;
识别模型训练模块,用于将所述历史超声图像、对应的生理阶段、卵泡图像和卵泡特征信息作为训练数据对模型进行训练,得到所述识别模型。
可选的,所述评估模块320,包括:
模型评估单元,用于将卵泡图像以及卵泡特征信息输入到评估模型,得到卵泡的成熟度、张力和***时间中的至少一个。
可选的,还包括:
评估模型训练模块,用于将目标监测部位的预设数量历史超声图像中卵泡图像、卵泡特征信息和发育情况评估结果作为训练数据对模型进行训练,得到评估模型。
可选的,还包括:
展示模块,用于将所述超声图像和发育情况评估结果通过显示装置进行展示;
提示模块,用于根据发育情况评估结果生成受孕时机提示,以辅助怀孕或避孕。
本发明实施例的技术方案,识别模块对获取的目标监测部位的超声图像中的卵泡进行识别,得到卵泡图像以及卵泡特征信息;评估模块根据卵泡图像以及卵泡特征信息,确定卵泡的发育情况评估结果。通过智能化识别,能够准确地获取卵泡图像以及卵泡特征信息,并通过进一步对卵泡图像以及卵泡特征信息进行评估,从而客观准确地确定卵泡的发育情况评估结果,使用户不需要经过医师的诊断就可以获知卵泡的发育情况,解决了常规的医师经验判断具有主观性的问题,使评估结果更加客观、准确。
实施例四
图5是本发明实施例四提供的一种***的结构示意图。图5示出了适于用来实现本发明实施例的示例性***412的框图。图5显示的***412仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示,***412包括:一个或多个处理器416;存储器428,用于存储一个或多个程序,当一个或多个程序被一个或多个处理器416执行,使得一个或多个处理器416实现本发明实施例所提供的卵泡监测方法,包括:
对获取的目标监测部位的超声图像中的卵泡进行识别,得到卵泡图像以及卵泡特征信息;
根据卵泡图像以及卵泡特征信息,确定卵泡的发育情况评估结果。
以通用***的形式表现。***412的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理器416,***存储器428,连接不同***组件(包括***存储器428和处理器416)的总线418。
总线418表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,***总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线,微通道体系结构(MAC)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及***组件互连(PCI)总线。
***412典型地包括多种计算机***可读存储介质。这些存储介质可以是任何能够被***412访问的可用存储介质,包括易失性和非易失性存储介质,可移动的和不可移动的存储介质。
***存储器428可以包括易失性存储器形式的计算机***可读存储介质,例如随机存取存储器(RAM)430和/或高速缓存存储器432。***412可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机***存储介质。仅作为举例,存储***434可以用于读写不可移动的、非易失性磁存储介质(图5未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光存储介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据存储介质接口与总线418相连。存储器428可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块442的程序/实用工具440,可以存储在例如存储器428中,这样的程序模块462包括但不限于操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块462通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
***412也可以与一个或多个外部***416(例如键盘、指向***、显示器426等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该***412交互的***通信,和/或与使得该***412能与一个或多个其它计算***进行通信的任何***(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口422进行。并且,***412还可以通过网络适配器420与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器420通过总线418与***412的其它模块通信。应当明白,尽管图5中未示出,可以结合***412使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、***驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储***等。
处理器416通过运行存储在***存储器428中的多个程序中其他程序的至少一个,从而执行各种功能应用以及数据处理,例如实现本发明实施例所提供的一种卵泡监测方法,包括:
对获取的目标监测部位的超声图像中的卵泡进行识别,得到卵泡图像以及卵泡特征信息;
根据卵泡图像以及卵泡特征信息,确定卵泡的发育情况评估结果。
实施例五
本发明实施例五还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质,计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种卵泡监测方法,包括:
对获取的目标监测部位的超声图像中的卵泡进行识别,得到卵泡图像以及卵泡特征信息;
根据卵泡图像以及卵泡特征信息,确定卵泡的发育情况评估结果。
本发明实施例的计算机存储介质,可以采用一个或多个计算机可读的存储介质的任意组合。计算机可读存储介质可以是计算机可读信号存储介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明实施例中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形存储介质,该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号存储介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的存储介质传输,包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码,程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或***上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (9)

1.一种卵泡监测方法,其特征在于,所述方法包括:
对获取的目标监测部位的超声图像中的卵泡进行识别,得到卵泡图像以及卵泡特征信息;
根据卵泡图像以及卵泡特征信息,确定卵泡的发育情况评估结果;
对获取的目标监测部位的超声图像中的卵泡进行识别,得到卵泡图像,包括:
将获取的目标监测部位的超声图像输入至判断模型,得到卵泡所处生理阶段;
将所述超声图像与对应的生理阶段输入至识别模型,得到卵泡图像;
将获取的目标监测部位的超声图像输入至判断模型之前,还包括:
将目标监测部位的预设数量历史超声图像和对应生理阶段作为训练数据对模型进行训练,得到卵泡所处生理阶段的判断模型,所述生理阶段包括生理期前、生理期和生理期后;
根据卵泡图像以及卵泡特征信息,确定卵泡的发育情况评估结果,包括:
将卵泡图像以及卵泡特征信息输入到评估模型,得到卵泡的成熟度、张力和***时间中的至少一个。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对获取的目标监测部位的超声图像中的卵泡进行识别,得到卵泡特征信息,包括:
根据所述卵泡图像确定卵泡特征信息,其中所述卵泡特征信息包括卵泡的轮廓以及卵泡的数量;
根据所述卵泡的轮廓确定卵泡的尺寸信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,将获取的目标监测部位的超声图像输入至判断模型之前,还包括:
将所述历史超声图像、对应的生理阶段、卵泡图像和卵泡特征信息作为训练数据对模型进行训练,得到所述识别模型。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将卵泡图像以及卵泡特征信息输入到评估模型之前,还包括:
将目标监测部位的预设数量历史超声图像中卵泡图像、卵泡特征信息和发育情况评估结果作为训练数据对模型进行训练,得到评估模型。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据卵泡图像以及卵泡特征信息,确定卵泡的发育情况评估结果之后,还包括:
将所述超声图像和发育情况评估结果通过显示装置进行展示;
根据发育情况评估结果生成受孕时机提示,以辅助怀孕或避孕。
6.一种卵泡监测装置,其特征在于,所述装置包括:
识别模块,用于对获取的目标监测部位的超声图像中的卵泡进行识别,得到卵泡图像以及卵泡特征信息;
评估模块,用于根据卵泡图像以及卵泡特征信息,确定卵泡的发育情况评估结果;
所述识别模块,包括:
模型判断单元,用于将获取的目标监测部位的超声图像输入至判断模型,得到卵泡所处生理阶段;
模型识别单元,用于将所述超声图像与对应的生理阶段输入至识别模型,得到卵泡图像;
还包括:
判断模型训练模块,用于将目标监测部位的预设数量历史超声图像和对应生理阶段作为训练数据对模型进行训练,得到卵泡所处生理阶段的判断模型,所述生理阶段包括生理期前、生理期和生理期后;
所述评估模块,包括:
模型评估单元,用于将卵泡图像以及卵泡特征信息输入到评估模型,得到卵泡的成熟度、张力和***时间中的至少一个。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述识别模块,包括:
特征信息确定单元,用于根据所述卵泡图像确定卵泡特征信息,其中所述卵泡特征信息包括卵泡的轮廓以及卵泡的数量;
尺寸信息确定单元,用于根据所述卵泡的轮廓确定卵泡的尺寸信息。
8.一种***,其特征在于,所述***包括:
一个或多个处理器;
存储器,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的一种卵泡监测方法。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的一种卵泡监测方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110693529B (zh) * 2019-10-12 2021-07-13 深圳度影医疗科技有限公司 一种基于二维图像的卵巢和/或卵泡自动测量方法
WO2022140960A1 (zh) * 2020-12-28 2022-07-07 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种卵泡跟踪方法和***
CN116919451A (zh) * 2022-03-31 2023-10-24 深圳开立生物医疗科技股份有限公司 一种卵泡计数方法、装置、超声医疗设备及可读存储介质
CN115869014B (zh) * 2023-02-09 2023-12-26 深圳迈瑞动物医疗科技股份有限公司 一种兽用超声成像设备和兽用超声批量检测方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101389964A (zh) * 2005-10-24 2009-03-18 马纳瓦图生物技术投资有限公司(Mbil) ***周期监测和管理
CN102475552A (zh) * 2010-11-22 2012-05-30 天津智特安达科技有限公司 预测女性***期的检测方法
CN105496453A (zh) * 2015-11-13 2016-04-20 武汉科技大学 一种黄牛卵泡超声监测***及其监测方法
CN105943086A (zh) * 2015-06-10 2016-09-21 湖南润泽医疗影像科技有限公司 超声卵泡检查仪及其自动分析方法
CN108985366A (zh) * 2018-07-06 2018-12-11 武汉兰丁医学高科技有限公司 基于卷积深度网络的b超图像识别算法及***
WO2019009919A1 (en) * 2017-07-07 2019-01-10 Massachusetts Institute Of Technology SYSTEM AND METHOD FOR AUTOMATIC MONITORING OF OVARIAN FOLLICLES
WO2019072827A1 (en) * 2017-10-11 2019-04-18 Koninklijke Philips N.V. INTELLIGENT MONITORING OF ULTRASONIC FERTILITY
CN109727243A (zh) * 2018-12-29 2019-05-07 无锡祥生医疗科技股份有限公司 乳腺超声图像识别分析方法及***

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100467067C (zh) * 2002-05-09 2009-03-11 厄尔特拉斯特有限责任公司 增强造影或方便超声、内镜和其它医学检查的介质
CN103784167A (zh) * 2014-02-13 2014-05-14 王艳 ***监测器
CN104143193B (zh) * 2014-08-07 2018-10-16 深圳开立生物医疗科技股份有限公司 一种超声图像中目标对象分割方法、装置及***
CN104267011A (zh) * 2014-09-23 2015-01-07 中国科学院东北地理与农业生态研究所 一种转基因羊***的筛选方法
US10392601B2 (en) * 2014-12-19 2019-08-27 Vrije Universiteit Brussel In Vitro maturation of a mammalian cumulus oocyte complex

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101389964A (zh) * 2005-10-24 2009-03-18 马纳瓦图生物技术投资有限公司(Mbil) ***周期监测和管理
CN102475552A (zh) * 2010-11-22 2012-05-30 天津智特安达科技有限公司 预测女性***期的检测方法
CN105943086A (zh) * 2015-06-10 2016-09-21 湖南润泽医疗影像科技有限公司 超声卵泡检查仪及其自动分析方法
CN105496453A (zh) * 2015-11-13 2016-04-20 武汉科技大学 一种黄牛卵泡超声监测***及其监测方法
WO2019009919A1 (en) * 2017-07-07 2019-01-10 Massachusetts Institute Of Technology SYSTEM AND METHOD FOR AUTOMATIC MONITORING OF OVARIAN FOLLICLES
WO2019072827A1 (en) * 2017-10-11 2019-04-18 Koninklijke Philips N.V. INTELLIGENT MONITORING OF ULTRASONIC FERTILITY
CN108985366A (zh) * 2018-07-06 2018-12-11 武汉兰丁医学高科技有限公司 基于卷积深度网络的b超图像识别算法及***
CN109727243A (zh) * 2018-12-29 2019-05-07 无锡祥生医疗科技股份有限公司 乳腺超声图像识别分析方法及***

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