Page 22 - 《应用声学）》2023年第5期

914 2023 年 9 月

且宽度 6 2 的扫描线区域，将其识别结果更正为非 线识别的灵敏度有显著提升，达到 95.23%，准确率
B线。再次遍历识别结果，找到所有间隔6 2的相邻 也有提高 (准确率 96.88%)，特异性有较小下降 (特
B 线，判断其间隔中非 B 线在屏幕底部位置是否依 异性97.22%)，综合3项指标可知后处理算法可以显
然具有较强的能量，若是，则认为此扫描线满足B线 著有效地提升 B 线识别能力，以较小的运算量改善
由胸膜线一直延伸到屏幕底端的性质，将其识别结 SVM识别效果。
果更正为B线，若否，则不做更改。
表 4 后处理前后 B 线识别效果对比
图3 展示了后处理算法提高 B线识别效果的对
Table 4 Comparison of B-Line recognition
比图。可以看出，后处理算法很好地找到 B 线区域
effect before and after post-processing
中和非 B 线区域中识别错误的扫描线，并有效地更
正了识别结果，得到了更加准确的B线位置与范围。 信息熵 + 排列熵 灵敏度/% 特异性/% 准确率/%
表 4 展示了将排列熵加信息熵输入 SVM 后所有识 SVM 识别效果 90.521 98.106 96.328

别结果输入后处理算法得到的 B 线识别平均灵敏
后处理后效果 95.23 97.22 96.88
度、特异性和准确率。可以看出，后处理算法对 B

(a) ࠲᭤Bጳӝ۫ᄊᔪࣰ࿘ቡጳౌគѿ˞Bጳ (b) ࠲Bጳӝ۫˗ᔪࣰጳౌគѿ˞᭤Bጳ
图 2 SVM 识别图 (识别为 B 线的线束用蓝色在图中标注)
Fig. 2 SVM identification images (B-Line regions were marked in blue)

(a) ԔݽBവरڏϸ (b) SVMគѿ஍౧ڏ (c) Ցܫေካข஍౧ڏ
图 3 原始 B 超图像、SVM 识别 B 线效果图和后处理效果图对比 (图中蓝色标注的线束为识别为 B 线的线束)
Fig. 3 Comparison of original B mode images, SVM recognition images and post-processing images