目的　超声零差K分布是最具物理意义的背散射包络统计模型,探讨超声零差K成像评价儿童脂肪肝的可行性.方法　改进基于神经网络的零差K分布参数估算方法,采用特征值的理论值训练估算模型,将并行计算引入背散射统计参数成像.利用中心频率3.5　MHz的探头采集儿童的背散射信号,将改进后的背散射统计参数成像应用于儿童脂肪肝的评价,分析Nakagami成像m参数、零差K成像k参数和log10(α)参数诊断儿童脂肪肝的性能,包括3种二分类(G0　vs.G1～G3、G0～G1　vs.G2～G3、G0～G2　vs.G3).结果　共得到393例儿童脂肪肝超声背散射信号,其中正常G0共165例,轻度G1共33例,中度G2共78例,重度G3共117例.并行计算法的超声Nakagami成像和超声零差K成像的平均运行时间均比滑动窗口法明显缩短,并行计算法的运算速度约是滑动窗口法的3倍.log10(α)参数在3种二分类中,均获得了最高的曲线下面积、特异性和准确度.结论　本研究设计基于并行计算的超声背散射统计参数成像方法,可提高成像速度,超声背散射统计参数成像能用于儿童脂肪肝的定量评价,特别是早期检测,研究结果可为儿童脂肪肝的定量超声评价提供新思路和新方法.