一种基于深度学习的心脏室间隔抖动自动检测系统

    公开(公告)号:CN113570569B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202110845336.8

    申请日:2021-07-26

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的心脏室间隔抖动自动检测系统,涉及计算机视觉技术领域。该系统首先获取多个带SF标签的超声心动图作为样本数据集;然后初始化用于室间隔抖动检测的深度神经网络模型,并使用样本数据集预训练深度神经网络模型,得到预训练深度神经网络模型;用于室间隔抖动检测的深度神经网络模型包括左心室分割网络U‑Net和基于编解码器的SF诊断网络;最后加载预训练深度神经网络模型的模型参数和配置文件,分割待评估的超声心动图中的左心室,输出室间隔抖动判断结果。本发明的检测系统使用深度学习的方法自动分割左心室,并根据分割结果实现了SF的自动诊断,减少了临床诊断的时间,避免了医生主观经验造成的结果差异。

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