[发明专利]一种心脏运动估计方法、系统及终端设备有效
| 申请号： | 201910397932.7 | 申请日： | 2019-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN110136111B | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 汤江月;杨烜;裴继红;杨博乾 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/223;G06T7/246;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) 44312 | 代理人： | 袁文英 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种心脏运动估计方法、系统及终端设备，方法包括构建基础网络模型，基础网络模型为稠密连接混合孔洞卷积的深度学习网络；根据左心室样本图像获取图像特征对集合；将图像特征对集合输入基础网络模型进行训练，获得左心室对应关系学习网络；获取第一目标图像和第二目标图像；分别对第一目标图像和第二目标图像进行采样，获得子图像片数据集；将子图像片数据集输入左心室对应关系学习网络，获得子图像片之间的对应关系；根据子图像片之间的对应关系，使用形变函数估计心脏运动场。通过本发明可以在不分割心肌层的前提下，得到稳定合理的心脏运动场。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 心脏 运动 估计 方法 系统 终端设备 | ||
【主权项】：
1.一种心脏运动估计方法，其特征在于，包括：构建基础网络模型，所述基础网络模型为稠密连接混合孔洞卷积的深度学习网络；获取图像特征对集合；将所述图像特征对集合输入所述基础网络模型进行训练，获得左心室对应关系学习网络；获取第一目标图像和第二目标图像，其中，所述第一目标图像和所述第二目标图像为不同时间点对同一目标获取的左心室图像；分别对所述第一目标图像和所述第二目标图像进行采样，获得子图像片数据集；将所述子图像片数据集输入所述左心室对应关系学习网络，获得子图像片之间的对应关系；根据所述子图像片之间的对应关系，使用形变函数估计心脏运动场。
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