一种脆肉鱼的自动识别方法

本发明涉及超声生物检测，具体涉及一种脆肉鱼的自动识别方法。

背景技术：

1、脆肉鲩(又叫脆化草鱼)是在草鱼成鱼养殖的特定阶段以天然植物蚕豆为单一饵料源投喂培育而成的水产品。在生产上，普通草鱼摄食蚕豆变为脆肉鲩的过程被称为“脆化过程”，脆化后的草鱼称为脆肉鲩。

2、脆肉鱼的品质用脆度衡量，但脆度的测定一直以来都是凭人的主观感觉来判断，客观性不够，没有明确的界定标准和量化方法。

3、多普勒超声检测具有无创性、便捷性以及可重复性，其对肝硬化状态可以实现实时、动态以及多角度、多平面的显像。相关研究表明，超声检测能够较准确显示出肝脏的形态变化，对于肝诊断具有较高的应用价值。

4、公开号为cn112669960a的中国专利文献，公开了一种基于机器学习方法的肝脏纤维化预测模型的构建方法、预测系统、设备和存储介质，具体包括应用机器学习预测模型来预测病毒性肝炎，和肝纤维化程度，问题是人为武断地设置检测指标和对严重程度分级，适应性不强。现有的技术需要人工进行判断后定位，效率低。

5、2d-swe剪切波速度成像技术，通过探头发射声辐射脉冲，对组织施加激励，产生远低于声速的平面剪切波，根据测量剪切波在组织内的传播速度获得出杨氏模量值，杨氏模量值越大，说明剪切波传播速度越快，组织的硬度越大。但操作过程中对操作者的要求较高，而鱼样品在检测中又无法像人体一样在平静呼吸状态下屏住呼吸获得稳定的图像进行采样，因此需要一种新的测试流程来完成脆肉鱼的检测。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提出一种脆肉鱼的自动识别方法，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。

2、为实现上述技术目的，本发明技术方案如下：

3、一种脆肉鱼的自动识别方法，所述方法包括以下步骤：

4、步骤1，使用超声波获取脆肉鱼肝脏的超声图像并分割得到组织区域；

5、步骤2，对组织区域根据灰度梯度分类并划定硬化识别区域，获取硬化识别区域的硬度；

6、步骤3，根据测量的硬度判断脆肉鱼的等级。

7、进一步地，步骤1中，使用超声波获取脆肉鱼肝脏的超声图像并分割得到组织区域的子步骤为：

8、使用彩色多普勒超声诊断仪对脆肉鱼的肝脏进行检测，在预设的位置检测肝脏获取超声图像，对超声图像进行灰度化后进行边缘识别获得多个组织区域，其中，超声使用二维剪切波弹性成像(two-dimensional shcarwave™ elastography, 2d-swe)，模式为超声e成像。

9、优选地，超声诊断仪优选surpersonic imagine aixplorer，sc6-1探头，频率1～6mhz。

10、进一步地，步骤2中，对组织区域根据灰度梯度分类并划定硬化识别区域，获取硬化识别区域的硬度的子步骤为：

11、对灰度化后的肝脏图像根据灰度值的梯度从高到低把组织区域分成3个区域集合，aset，bset，cset。

12、虽然超声图像分辨率不高，噪点较多但总体来说灰度化后超声图像一般可以分为3部分。

13、记3个区域集合中总面积最大的区域集合为r0；

14、如果r0为aset，跳转步骤2.1，否则跳转步骤2.5。

15、一般灰度值最大的区域在不同的个体中对应的器官区域比较稳定（对应肝静脉），所以选取此处作为参考点，如果在某些位置下因为个体大小因素导致灰度值最大的区域面积不是最大则进行另一个步骤获取采样区域。

16、步骤2.1，选取r0中面积最大区域的为第一定位区域p1，获取不与第一定位区域p1相接且不属于aset的区域中面积最大的区域为第二定位区域p2；

17、步骤2.2，获取第一定位区域的边缘上与第二定位区域的几何中心点距离最近的点pl1，pl1与第二定位区域的几何中心点做线段l1，获取第二定位区域的边缘上与第一定位区域的几何中心点距离最近的点pl2，pl2与第二定位区域的几何中心点做线段l2，线段l1与l2的交点的灰度值为g2；

18、如果线段l1与l2没有交点则分别取l1和l2的中点，取上述2个中点的灰度值的平均值作为g2；

19、分别求aset，bset，cset三个区域集合中所有区域的灰度平均值，获取3个灰度平均值中与g2的值差值最小的区域集合为r1；如果r1为aset则取bset，cset中面积较大的区域集合作为r1；

20、步骤2.3，取r1中与第一定位区域p1距离在l(l1+l2)至l(l1-l2)之间的区域中面积最大的区域为第三定位区域p3；如果r1中不存在与p1距离在l(l1+l2)至l(l1-l2)之间的区域则取r1中面积最大的区域为p3；

21、其中，l(l1+l2)指线段l1和l2长度的和，l(l1-l2)指线段l1和l2长度的差值；

22、区域与区域间的距离定义为2个区域的几何中心点的距离；

23、步骤2.4，把p2和p3的几何中心点，点pl1和pl4构成的四边形作为采样区域；

24、跳转步骤2.7；

25、pl4的获得步骤：p3的几何中心点与l1和l2的交点做线段，使所述线段在p3的几何中心点到l1和l2的交点方向以p3的几何中心点到l1和l2交点的距离为长度延伸，线段延伸后的端点为pl4；

26、或者p3的几何中心点与pl1的中点做线段，把所述线段在p3的几何中心点到pl1的中点的方向以p3的几何中心点到pl1中点的距离为长度为长度延伸，线段延伸后的端点为pl4；

27、步骤2.5，选取r0中面积最大区域的为第一定位区域p1，aset中面积最大的区域p2；

28、步骤2.6，p1的几何中心点以为原点做圆，圆的边缘与p2的边缘相交时获得圆的半径r1，所述圆与p2边缘的交点pl5；

29、r0的几何中心点与pl5构造线段，在线段上的任意一点以直径r1做圆，在所有获得的圆中，当圆所覆盖的区域剔除与区域集合r0和aset的区域所获得的区域面积达到最大值时，此时的圆作为采样区域；跳转步骤2.7；

30、步骤2.7，把q-box的位置定位到与采样区域重合面积最大的位置作为q-box的硬化识别区域，采集硬化识别区域中的肝脏组织硬度；

31、如果q-box的面积大于采样区域且q-box的区域可以完全覆盖采样区域则在q-box完全覆盖采样区域的情况下使q-box的中心点与采样区域的几何中心点获得的距离最小时采集硬化识别区域中的肝脏组织硬度。

32、此方法获得的区域，通过超声检测后获得的数据能反映肝脏组织硬度。

33、优选地，通过q-box ratio面板读取取样区域的硬度，单位kpa。

34、以上步骤获得的采样区域，在进行多次(＞5)肝脏组织硬度测量后，以组内相关系数(intraclass correlation coefficient，icc)评价观察者间信度与复测信度，icc均大于0.942(95% 置信区间：0.859~0.956)，信度良好，重复性佳。

35、获得的肝脏组织硬度与金标准：

36、血清生化标准：谷草转氨酶，谷丙转氨酶以及胆红素进行对比，测值相关系数为-0.866，与血清检测结果吻合。

37、进一步地，步骤2中，q-box的采样区域为一个圆，直径为10mm，或者q-box的采样区域为一个正方形，大小为10mm×10mm。

38、进一步地，步骤4中，提取特征血管，并检测特征血管的血流速度的子步骤为：

39、超声b模式下检测肝门静脉的血流速度。

40、优选地，通过q-box ratio面板读取相应区域的血流速度，单位cm/s。

41、进一步地，步骤5，硬化识别区域的硬度和特征血管的血流速度确定肝脏软硬度，根据软硬度得到脆肉鱼的种类具体为：

42、设置脆化系数：g=a1×硬度-a2×血流速度；

43、设置分类：脆化鱼，半脆化鱼，非脆化鱼；a1为硬度参数，a2为血流速度参数，分别用于控制硬化和血流速度对脆化鱼分类的权重；g的值越大脆化程度越强；根据脆化系数确定脆化鱼的种类。

44、优选地，其中，本发明中所有未定义的变量，若未有明确定义，均可为人工设置的阈值。

45、与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：

46、有效识别目标区域并提取区域内组织的硬度，检测结果稳定，重复性好。可以有效对每个脆化鱼个体进行单独并且有效的检测。