[发明专利]基于机器学习的胎儿肺脏超声影像成熟度预测方法有效
| 申请号： | 202310973314.9 | 申请日： | 2023-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN116681958B | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 吴青青;夏太慧;宋世晶;侯晨晓;王莉;王晶晶 | 申请（专利权）人： | 首都医科大学附属北京妇产医院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/26;G06V10/40;G06V10/80;G06N20/00;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京预立生科知识产权代理有限公司 11736 | 代理人： | 李红伟 |
| 地址： | 100026 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于机器学习的胎儿肺脏超声影像成熟度预测方法、设备及系统，涉及智能医疗领域。所述方法包括：获取胎儿超声图像；对所述超声图像进行特征提取，得到图像特征，所述特征提取为：利用RPN在所述超声图像中生成候选区域，对所述候选区域基于全卷积网络进行分割得到全局特征图和局部特征图，对所述局部特征图采用注意力生成器调整权重分布得到加权的局部特征图，将所述加权的局部特征图与所述全局特征图进行拼接，得到所述图像特征；将所述图像特征输入机器学习模型中，预测胎儿肺脏成熟度。本发明采用先进的图像处理和机器学习技术，能够准确地评估和预测胎儿肺脏的成熟度，有重要的科研和临床价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 胎儿 肺脏 超声 影像 成熟度 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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