公开(公告)号：CN119418902A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411457218.X

申请日：2024-10-18

Applicant: 吉林医药学院

Inventor： 孙丹丹 ,  杨风健 ,  张哲维 ,  李玲玲 ,  隋阳

IPC: G16H50/20 ,  G16H30/00 ,  G16H10/60 ,  G16H50/70 ,  G06V10/54 ,  G06V10/46 ,  G06V10/774 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的超声诊断辅助方法及系统，属于诊断辅助领域；解决了超声诊断效率低的问题；具体方法如下：步骤S1：获取待提取图片集；步骤S2：提取待提取图片集的纹理特征和形状特征，得到患者超声波图片特征；步骤S3：获取参考图片集；以参考图片集作为计算机模型训练的训练集，构造超声波图片诊断模型；步骤S4：将患者超声波图片特征代入超声波诊断模型中，得到患者的患病名称；本发明通过对患者的超声波图片进行获取、提取和分析，判断患者的病症，提高医师的诊断效率。