一种基于深度学习的颈动脉超声扫查导航系统和方法

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一种基于深度学习的颈动脉超声扫查导航系统和方法
申请号:CN202411109354
申请日期:2024-08-13
公开号:CN118924342A
公开日期:2024-11-12
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于深度学习的颈动脉超声扫查导航系统和方法,包括:图像采集模块采集超声图像;图像分割模块采用预先训练的轻量级的图像分割模型提取超声图像中的解剖结构,得到图像分割结果;第一分析处理模块对图像分割结果进行第一次分析得到第一分析结果,并在第一分析结果为探头与当前扫查任务不匹配时产生第一提示信息;第二分析处理模块在第一分析结果为探头与当前扫查任务匹配时,对图像分割结果进行第二次分析,得到第二分析结果,并当第二分析结果为当前扫查已到达颈动脉分叉处时,产生第二提示信息。提高扫查效率,且使用的计算资源少,计算快,分割准确。
技术关键词
采样模块 图像分割模型 导航系统 导航方法 图像采集模块 输入端 上采样 探头 输出端 超声设备 气管 级联 关系