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log_(10)(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～G1vs.G2～G3、G0～G2vs.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。log_(10)(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。