一种基于双nakagami的全自动超声肝脏脂肪含量检测方法及系统

本发明公开了一种基于双nakagami的全自动超声肝脏脂肪含量检测方法及系统，包括：S1.获取超声肝脏的B‑mode图像和原始的RF信号的IQ包络数据；S2.通过深度学习分割方法对B‑mode图像进行图像分割，将图像中的肝实质和血管区域分割出来；S3.将图像分割后的结果经由后处理，得到只包含肝实质的候选曲边梯形ROI区域；S4.将候选ROI区域对应的IQ包络信号位置区域数据输入双nakagami混合分布模型通过算法估算优化模型参数，得到指定的ROI区域中的脂肪含量；本发明实现了超声肝脏脂肪含量的全自动定量检测，有助于医生或者使用者在不依赖于超声临床知识的前提下完成对肝脏脂肪含量的检测。