基于深度学习的超声图像分割方法和系统

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基于深度学习的超声图像分割方法和系统
申请号:CN202511013660
申请日期:2025-07-23
公开号:CN120525905A
公开日期:2025-08-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于深度学习的超声图像分割方法和系统,涉及图像处理技术领域,连接超声设备与图像处理平台,采集并回传超声图像,部署图像分割器,对超声图像执行像素扫描,执行双程配准与互验证,对配准图像进行体素概率预测,对概率分布空间进行概率等值面识别,以等值面边界进行图像划分,确定图像分割结果,在图像处理平台的显示界面对所述图像分割结果进行展示,用于解决现有技术中存在的超声图像分割方面难以兼顾准确度与效率,难以适应泛化的场景化需求的技术问题。以提升超声图像分割方面的准确性和效率。
技术关键词
超声图像分割方法 图像处理平台 图像分割器 超声设备 节点 标识符 组织 伪影 数据 图像采集单元 界面 图像处理技术 判断误差 像素 建立通信 插件