[发明专利]一种基于递归聚合深度学习分割超声心动图的方法和系统有效
| 申请号： | 202010129987.2 | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN111368899B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 徐琳;李爽;钟俊达;张群辉;黄建玉 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军南部战区总医院 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/044;G06T5/30;G06T5/50;G06T7/11 |
| 代理公司： | 广州帮专高智知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 44674 | 代理人： | 胡洋 |
| 地址： | 510000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于递归聚合深度学习分割超声心动图的方法和系统，包括如下步骤：提取超声心动图的t帧数据并发送至特征特征提取模块；特征提取模块将接收到的超声心动图的t帧数据进行特征提取；提取后，将特征发送给融合模块，融合模块进行处理，形成掩模和处理结果。本发明的特征提取模块采用扩张卷积块单元其感受野更大、参数更少、计算量更小；融合模块设有分割单元和分类单元且分割单元提供时间和空间信息来指导分类单元，而分类单元实时将结果发送至分割单元，分割单元与分类单元实时进行数据交换互为指导；得出高质量的掩模和正确率高的处理数据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 递归 聚合 深度 学习 分割 超声 心动 方法 系统 | ||
【主权项】：
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