一种深度学习的儿童超声心动图标准切面识别方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202010625258.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111915562A | 公开（公告）日 | 2020-11-10 |
| 申请公布号 | CN111915562A | 申请公布日 | 2020-11-10 |
| 分类号 | G06T7/00(2017.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 赵列宾;张玉奇;王成;王蕴衡;马骁杰;吴兰萍;洪雯静;陈丽君;董斌;王汉松;李昂;俞益洲 | 申请（专利权）人 | 上海深睿博联医疗科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京天方智力知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司;上海深睿博联医疗科技有限公司 |
| 地址 | 311121浙江省杭州市余杭区文一西路1818-2号8幢705室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种深度学习的儿童超声心动图标准切面识别方法及装置，其中方法包括：获取超声心动图，对超声心动图进行预处理，得到多帧超声心动图图像；提取对多帧超声心动图图像的感兴趣区域；利用经典的残差网络ResNet对感兴趣区域像进行特征提取，得到感兴趣区域的切面特征；将感兴趣区域的切面特征按照预设类别进行分类，得到分类结果；对分类结果进行平滑后处理，得到处理后的分类结果；生成并显示超声心动图对应的特征热力图。不仅大大缩短心彩超医生操作时间、加快医生诊断速度，更能有效减少人为观察引起的误诊。 |
