[发明专利]基于卷积神经网络的胎儿超声关键切面识别方法及装置在审
| 申请号： | 202210561638.7 | 申请日： | 2022-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN114782407A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 谢红宁;雷婷 | 申请（专利权）人： | 中山大学附属第一医院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00;G16H30/40;G16H50/20 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 江银会 |
| 地址： | 510080 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的胎儿超声关键切面识别方法及装置，其中该方法包括：获取包括有胎儿结构切面影像的原始超声图像数据；根据所述原始超声图像数据,确定目标超声图像数据；将所述目标超声图像数据输入训练好的分类卷积神经网络模型，得到切面类型分类结果；所述分类卷积神经网络模型为通过包括有多个标注有切面类型的训练超声图像数据的训练数据集训练得到。可见，本发明基于训练好的神经网络模型对超声图像数据中的切面信息进行准确地分类，有利于帮助医生快速对生物结构切面进行分类判断，提高检查效率，减少误诊漏诊率，同时还能促进医疗资源的有效利用，具有较大的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 胎儿 超声 关键 切面 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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