一种大语言模型驱动的超声图像实时采集质量评估方法

本发明公开了一种大语言模型驱动的超声图像实时采集质量评估方法，涉及医学图像质量评估技术领域。本发明系统由数据获取与预处理、图像特征提取、知识库与规则引擎、决策与评分、反馈生成与交互五大模块构成。通过传统图像处理算法提取清晰度、对比度、噪声、伪影等指标，利用基于知识图谱的符号推理规则引擎生成质量结论与原因分析，经加权公式计算综合评分并划分等级，随后以弹窗及语音形式输出改进建议，实现实时闭环质控。系统支持按检查部位动态加载规则集，具备可解释、低时延、高通用性的优势，显著提升超声成像质量与临床效率。