摘要
本发明涉及一种基于深度学习的盆底超声图像识别与分析系统，包括图像处理系统、中央处理器、数据训练模型与数据库。本发明通过采用基于卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN/LSTM)的多模态深度学习模型，对盆底超声图像进行自动识别和分析，不仅显著提高了诊断的效率和准确性，而且能够捕捉连续帧中的动态变化，为医生提供更全面的辅助支持。该模型通过大量数据训练，具备强大的可扩展性和泛化能力，可随着医学影像学技术的发展不断优化。这一创新技术将极大提升医疗服务质量，帮助医生更快速、准确地诊断盆底功能障碍性疾病，为患者带来福音。
