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一种基于深度学习网络的超声采图智能定位方法和系统

基本信息

申请号 CN201910356083.0 申请日 -
公开（公告）号 CN110070576A 公开（公告）日 2019-07-30
申请公布号 CN110070576A 申请公布日 2019-07-30
分类号 G06T7/70（2017.01）I; G06T11/00（2006.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 刘西耀; 于泰峰; 尹皓; 刘东权 申请（专利权）人 成都思多科医疗科技有限公司
代理机构 四川力久律师事务所 代理人 成都思多科医疗科技有限公司
地址 610000 四川省成都市高新区创业路16号B栋3层301号
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种基于深度学习网络的超声采图智能定位方法及系统，包括：扫描并获取二维图像及其空间位置坐标，存储感兴趣的二维图像用于建立参考图像库；求得二维图像对应的三维体数据，并求取三维体数据对应的长方体三维体数据，并建立规范的长方体三维体数据空间坐标系；构建深度学习网络，利用规范的长方体三维体数据生成任意二维切面图像及其空间位置坐标，训练深度学习网络，以深度学习网络满足：当有二维扫描图像输入时，自动输出扫描图像对应的虚拟探头的空间位置坐标。本发明能够实时得到二维图像切面的空间位置坐标，实时提示探头扫描切面在人体中的位置，引导医生找到感兴趣的或者已标记的切面，节约时间、提高诊断效率。