[发明专利]基于超声四腔心切面智能获取胎儿心动周期图像的方法有效
| 申请号： | 201910845837.9 | 申请日： | 2019-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN110604597B | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 李胜利;李肯立;文华轩;谭光华 | 申请（专利权）人： | 李胜利 |
| 主分类号： | A61B8/08 | 分类号： | A61B8/08 |
| 代理公司： | 武汉臻诚专利代理事务所(普通合伙) 42233 | 代理人： | 宋业斌 |
| 地址： | 518028 广东省深圳市福田区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于超声四腔心切面智能获取胎儿心动周期图像的方法，包括：实时采集含有若干周期的胎儿四腔心切面超声心动视频；使用经过训练的基于单帧图像目标检测的YOLO v3模型识别出的超声视频帧中的四腔心切面以辅助超声医师对标准切面的确定，并利用SVM判别收缩末期帧；下一步将初步定位的收缩末期帧的前后多帧输入GRU模块进一步优化选择，继而得到更为精确合理的四腔心切面收缩末期所对应的帧；这样，两相邻收缩末期以及中间的所有帧即为一个心动周期，均匀提取其中的四到五帧即为最终输出。本发明旨在利用计算机自动截取胎儿超声心动周期以便于后续的自动辅助诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 超声 心切 智能 获取 胎儿 心动 周期 图像 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于超声四腔心切面智能获取胎儿心动周期图像的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)实时获取胎儿心脏超声心动图像；/n(2)将步骤(1)中获取的超声心动图像输入训练好的基于单帧图像目标检测的YOLO v3模型中，以获取四腔心切面以及该切面下的心脏框选部位；/n(3)将步骤(2)中得到的四腔心切面下的心脏框选部位输入训练好的YOLO v3模型的DarkNet53网络中提取特征，将提取的特征输入训练好的SVM分类器，以获取连续多帧初始帧图像，并将这连续多帧初始帧图像中最中间的一帧作为粗定位的心脏收缩末期帧图像。/n(4)将步骤(3)中得到的粗定位的心脏收缩末期帧图像的前后多帧初始帧图像、以及该粗定位的心脏收缩末期帧图像一起输入训练好的GRU网络，以获取这些帧图像属于心脏收缩末期帧图像的概率，所有概率组成概率数组；/n(5)将步骤(4)得到的概率数组中获取最大概率对应的帧图像，作为当前心脏收缩末期帧图像，即当前分界帧；/n(6)重复执行上述步骤(1)至(4)一次，将得到的概率数组中最大概率对应的帧图像作为下一分界帧，将该下一分界帧、步骤(5)得到的当前分界帧、以及这两帧之间的多个帧图像作为心动周期图像输出。/n
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