一种基于深度学习的卵圆孔未闭微泡计数方法
公开
摘要
一种基于深度学习的卵圆孔未闭微泡计数方法，涉及图像分割技术领域，对超声图像左心病灶区域进行分割；对分割后的病灶部分图像使用卷积神经网络生成对应的密度图，并通过积分求和的方式计算出分割区域中微泡的总数。本发明有益效果：本发明利用神经网络对心脏左心房及左心室区域进行病灶分割，对左心病灶区域的有效分割是获取病灶区域大小、形态等参数的关键；再根据分割结果对病灶区域进行定量分析，统计出病灶区域中微泡的数量，有助于实现辅助诊断过程的智慧化与标准化，提高工作效率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的卵圆孔未闭微泡计数方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612421A
申请号 ：
CN202210224137.X
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张明川顾孟杰王琳吴庆涛朱军龙冀治航
申请人 ：
河南科技大学
申请人地址 ：
河南省洛阳市洛龙区开元大道263号
代理机构 ：
洛阳华和知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
陈佳丽
优先权 ：
CN202210224137.X
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06T7/11 G06T5/00 G06N3/04 G06N3/08 A61B8/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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