公开(公告)号：CN119048579A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202410954410.3

申请日：2024-07-17

Applicant: 湖南大学

Inventor： 李肯立 ,  罗水平 ,  朱宁波 ,  谭光华 ,  陈关元 ,  林剑新 ,  唐卓 ,  刘楚波 ,  阳王东

IPC: G06T7/62 ,  G06T1/20 ,  G06T1/60 ,  G06V10/26 ,  G06V10/25

Abstract: 本申请涉及一种甲状腺超声图像最大横纵切面并行识别方法、装置和设备，获取待处理的原始超声图像，根据已训练的深度学习模型，对原始超声图像采用GPU并行计算的方式进行处理，得到初步甲状腺切面检测结果。根据初步甲状腺切面检测结果进行后处理，筛选出视频流中的甲状腺最大结构面积；根据筛选的甲状腺最大结构面积，获取甲状腺最大横纵切面并输出。利用GPU的强大并行处理能力，来根据深度学习模型对原始超声图像进行并行处理，不仅加速了最大切面的识别与筛选流程，还增强了超声扫描的精确度与效率，提高了识别效率和准确性。