[发明专利]基于深度神经网络的乳腺超声成像质量监控系统及方法有效
| 申请号： | 202110253347.7 | 申请日： | 2021-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN112634272B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 章毅;戚晓峰;张潇之;郭泉;李浩;陈怡 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G16H30/20;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 谢建 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及乳腺超声成像质量监控技术领域，具体是基于深度神经网络的乳腺超声成像质量监控系统及方法，用于解决现有技术中对超声图像质量评价过于依赖于放射科技师，且不能及时对超声图像质量进行评价问题。本发明包括分类模型、生成模型和语言模型；所述分类模型用于初步判断超声图像是否满足质量标准；所述生成模型用于对导致超声图像质量不达标的因素进行判断，生成描述影响成像质量的不同因素的特征矩阵，再将特征矩阵送入语言模型；所述语言模型用于对特征矩阵中的问题给出操作建议。本发明中可以降低人工判定的主观因素，同时规避了用户拿到超声报告才发现成像质量有问题却已经失去最佳调整时机的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 乳腺 超声 成像 质量 监控 系统 方法 | ||
【主权项】：
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