[发明专利]基于深度学习的超声臂丛神经图像识别方法在审
| 申请号： | 202110668377.4 | 申请日： | 2021-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN113436155A | 公开（公告）日： | 2021-09-24 |
| 发明（设计）人： | 王英伟;杨笑宇;耿道颖;周锟;于泽宽;徐道杰;罗猛强;陈平;汪乐天;李东丽 | 申请（专利权）人： | 复旦大学附属华山医院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200040 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的超声臂丛神经图像识别方法，涉及超声图像智能识别技术领域，该方法包括：获取多例超声神经图像数据并进行预处理，构建训练神经网络模型所需的带有标签的超声图像数据集；将超声图像数据集按照8:2的比例分为训练集和测试集，将训练集中的超声图像进行扩充和特征增强；构建挤压‑注意力机制模块SA加到传统卷积中；在V‑net网络中引入挤压激励模块和注意力机制模块从而构建SA V‑net网络模型并进行训练；载入训练好的SA V‑net网络模型，输入测试集进行预测得到识别结果，并根据标签计算Dice系数。本发明能够帮助临床医生快速准确的定位需要进行神经阻滞的区域，帮助使得患者在术中更加平稳，术后恢复更快，具有更好的临床实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 超声 神经 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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