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公开(公告)号：CN116580234A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310544796.6
申请日：2023-05-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , A61B8/08 , A61B8/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种胎儿心脏超声左心发育特征的识别方法及装置，方法包括获取历史超声图像并进行人工标注，将历史图像划分为显著图像和非显著图像；构建深度神经网络，构建4D超声图像作为深度神经网络的输入，利用历史图像对深度神经网络进行训练，得到二分类深度神经网络模型，用于识别图像属于显著图像还是非显著图像；针对显著图像和非显著图像分别构建图像识别器，在图像检测器中通过弱监督定位获取图像的关注区域、通过图像检测获取多个检测框；将与关注区域最近的检测框作为该图像的左心发育特征位置；本发明可以实现低成本、快速、简单、准确的识别定位胎儿心脏超声指定的左心病灶区域。
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