一种智能组织识别的方法及装置

摘要

本发明实施例公开了一种智能组织识别的方法及装置。该方法包括：利用超声前端设备扫描组织，并接收携带外部激励的RF回波信号；获取不同组织的RF回波信号数据，并根据所述能描述时域信号的特征标识、所述最能描述频域信号的特征标识、所述最能描述组织图像的特征标识和所述RF回波信号数据训练智能组织分类器，并对不同组织进行分类。从而采取被测组织的横向波动信息来识别组织特征，组织横向波动比较不容易受到超声探头设备运动以及人为测试偏差的干扰，其反映的组织特征更加准确，进而提高了智能识别方法的准确性。

主权项

一种智能组织识别的方法，其特征在于，所述方法包括：利用超声前端设备扫描组织，并接收携带外部激励的RF回波信号；获取所述射频RF回波信号中最能描述时域信号的特征标识；对所述RF回波信号进行频域变换，获得频域谱，根据所述频域谱获取最能描述频域信号的特征标识；将多个超声周期内收到的RF回波信号排列成数字矩阵，对所述数字矩阵的图像进行图像处理，分析图像中的组织纹理以及图像梯度变化信息，选取最能描述组织图像的特征标识；获取不同组织的RF回波信号数据，并根据所述能描述时域信号的特征标识、所述最能描述频域信号的特征标识、所述最能描述组织图像的特征标识和所述RF回波信号数据训练智能组织分类器，并根据训练结果对不同组织进行分类。