[发明专利]一种超声辅助肌肉识别方法、系统及辅助注射装置有效
| 申请号： | 201910984587.7 | 申请日： | 2019-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN110694149B | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 张杨;胡静璐 | 申请（专利权）人： | 山东大学齐鲁医院 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00;A61B8/00;G06N3/08;A61M5/42;G06T11/00;G06T7/00 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张晓鹏 |
| 地址： | 250012 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开属于精准注射技术领域，具体涉及一种超声辅助肌肉识别方法、系统及辅助注射装置。肉毒素应用于肌张力障碍等疾病具有良好的疗效，是目前神经医学和康复医学领域缓解脑卒中、脑瘫、脑外伤及脊髓损伤等肌肉痉挛的首选方法之一。通过超声、肌电刺激的精准肉毒素治疗技术成为肉毒素治疗的热门研究方向。由于超声图像中肌肉边界并不清晰，仍然存在较高的注射失误概率，通过图像识别技术对目标肌肉的轮廓进行标注，可以有效地提高注射的精准性。本公开提供了一种通过超声识别肌肉模型的构建方法，通过采集已知个体的肌肉超声图像对深度学习模型加以训练，实现对未知个体肌肉轮廓的识别作用，提高注射精度，在临床治疗及教学方面都具有重要的意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 超声 辅助 肌肉 识别 方法 系统 注射 装置 | ||
【主权项】：
1.一种超声辅助肌肉识别方法,其特征在于，包括：训练阶段和应用阶段；其中，训练阶段包括：构建深度学习模型，获取训练样本；所述训练样本为已知名称的肌肉超声图像；/n将训练样本输入到深度学习模型中进行训练，得到训练好的深度学习模型，即：超声辅助肌肉识别模型；/n其中，应用阶段包括：将待识别的超声图像输入到训练好的深度学习模型中，输出待识别超声图像中的肌肉轮廓。/n
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