本发明涉及超声，具体涉及一种超声影像的智能对比与变化检测方法。
背景技术：
1、在医疗诊断过程中，超声影像广泛用于检测和监测各种疾病。然而，传统的超声影像对比与变化检测方法主要依赖于人工分析，其主要流程和技术为：通过超声设备获取目标区域在不同时间点的影像数据，医生再通过肉眼观察和比对不同时间点的影像，寻找变化区域；在发现变化区域后，手动进行标记并记录相关信息，最后根据观察结果撰写报告。
2、尽管这种方法在过去的几十年中得到了广泛应用，但其存在明显的局限性，由于对比和变化检测主要依赖于医生的肉眼观察和经验，结果具有较强的主观性，不同人员之间的分析结果可能存在较大差异；人工对比和标记过程需要花费大量时间，特别是在处理大量影像数据时，效率低下；人工分析容易受到疲劳和注意力分散的影响，导致误分析的可能性增加，且由于每次分析都依赖于个人经验，难以保证结果的一致性和重复性。手动记录和存储影像数据及其分析结果，容易导致数据管理混乱，查询和分析不便。
技术实现思路
1、本发明的目的在于，提供一种超声影像的智能对比与变化检测方法，解决以上技术问题；
2、本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：
3、一种超声影像的智能对比与变化检测方法，包括，
4、步骤s1，对目标区域扫描获得多帧超声影像，并对所述超声影像进行预处理；
5、步骤s2，采用深度学习模型提取所述超声影像中的特征信息；
6、步骤s3，采用局部特征匹配方法对不同时间点的所述超声影像中所述特征信息进行匹配，识别所述超声影像中发生变化的特征点，确定所述超声影像的变化区域；
7、步骤s4，生成所述变化区域的标记信息，将所述标记信息输出显示并保存。
8、优选的，步骤s3包括，
9、步骤s31，使用局部特征匹配方法对不同时间点的所述特征信息进行匹配，识别不同时间点的所述超声影像中相对应的特征点；
10、步骤s32，计算匹配所述特征点之间的差异，通过差分分析计算所述特征点之间的位移和形状变化确定所述变化区域的位置和范围；
11、步骤s33，对所述变化区域的识别结果进行检测，结合所述超声影像的不同尺度和角度的特征信息对所述变化区域的识别结果进行优化调整。
12、优选的，步骤s1中，对目标区域扫描获得所述超声影像的方法包括，
13、步骤s11，检查超声设备并进行校准；
14、步骤s12，基于所述目标区域的类型，设定超声探头的扫描角度、扫描压力和扫描速度，使用所述超声探头对所述目标区域进行多次扫描，获得初步的超声影像；
15、步骤s13，判断所述初步的超声影像是否完整覆盖所述目标区域的全部部位，若是，保存为所述超声影像；否则，返回步骤s12再次使用所述超声探头对所述目标区域进行扫描。
16、优选的，对所述超声影像进行预处理的方法包括去噪处理、图像增强处理和归一化处理。
17、优选的，步骤s2包括，
18、步骤s21，选择卷积神经网络作为用于特征提取的所述深度学习模型；
19、步骤s22，使用预先标注的超声影像数据集对所述深度学习模型进行训练，并在模型训练过程中进行参数调整和优化；
20、步骤s23，将所述超声影像输入训练后的所述深度学习模型，提取所述超声影像中的所述特征信息。
21、优选的，所述特征信息至少包括所述超声影像中的形状特征、边缘特征和纹理特征。
22、优选的，步骤s3中，采用的局部特征匹配方法包括尺度不变特征变换法和加速稳健特征法。
23、优选的，步骤s4包括，
24、步骤s41，基于所述变化区域的识别结果，生成所述标记信息；
25、步骤s42，生成记录所述标记信息的变化检测报告。
26、优选的，所述标记信息至少包括所述变化区域的位置、大小、形状和性质。
27、优选的，步骤s4中，通过交互界面输出显示所述标记信息和所述变化检测报告，以及通过所述交互界面对所述标记信息进行验证和调整；所述超声影像和所述标记信息转换为设定格式的文件保存于数据库中并定期备份。
28、本发明的有益效果：由于采用以上技术方案，本发明通过引入深度学习算法，实现对超声影像的高效、准确、自动化对比与变化检测，解决现有技术中存在的主观性强、耗时长、精度不高、重复性差和数据管理困难等问题，从而提高分析效率和准确性，减少对人工分析的依赖。
1.一种超声影像的智能对比与变化检测方法，其特征在于，包括，
2.根据权利要求1所述的超声影像的智能对比与变化检测方法，其特征在于，步骤s3包括，
3.根据权利要求1所述的超声影像的智能对比与变化检测方法，其特征在于，步骤s1中，对目标区域扫描获得所述超声影像的方法包括，
4.根据权利要求1所述的超声影像的智能对比与变化检测方法，其特征在于，对所述超声影像进行预处理的方法包括去噪处理、图像增强处理和归一化处理。
5.根据权利要求1所述的超声影像的智能对比与变化检测方法，其特征在于，步骤s2包括，
6.根据权利要求1所述的超声影像的智能对比与变化检测方法，其特征在于，所述特征信息至少包括所述超声影像中的形状特征、边缘特征和纹理特征。
7.根据权利要求1所述的超声影像的智能对比与变化检测方法，其特征在于，步骤s3中，采用的局部特征匹配方法包括尺度不变特征变换法和加速稳健特征法。
8.根据权利要求1所述的超声影像的智能对比与变化检测方法，其特征在于，步骤s4包括，
9.根据权利要求1所述的超声影像的智能对比与变化检测方法，其特征在于，所述标记信息至少包括所述变化区域的位置、大小、形状和性质。
10.根据权利要求1所述的超声影像的智能对比与变化检测方法，其特征在于，步骤s4中，通过交互界面输出显示所述标记信息和所述变化检测报告，以及通过所述交互界面对所述标记信息进行验证和调整；所述超声影像和所述标记信息转换为设定格式的文件保存于数据库中并定期备份。
