您的位置：
首页
>
农业专利
>
详情页
一种基于卷积神经网络的胎儿头围自动精确测量方法
- 专利权人:
- 四川大学华西第二医院
- 发明人:
- 罗红
- 申请号：
- CN201910384672.X
- 公开号：
- CN110279433B
- 申请日:
- 2019.09.05
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于卷积神经网络的胎儿头围自动精确测量方法,依次包括以下步骤:输入原始胎儿超声丘脑切面超声扫查图像;去除输入图像的敏感信息;多角度裁剪去敏超声图像;输入给已训练好的DeepLabv2,得到多角度图像分割结果;对多角度图像分割结果进行叠加融合;提取分割边界后完成测量。本发明实现对胎儿超声丘脑切面头围精确测量,使用DeepLabV2卷积神经网络模型有效分割识别胎儿丘脑切面的颅脑区域,准确找出超声图像中呈强回声的颅骨的边缘,进而实现了胎儿头围的精确测量,适用于产前超声检查,对缓解医生工作压力、提高产前超声诊断工作效率具有积极作用,同时还能够缓解日益尖锐的医患矛盾和提高医疗资源的有效利用,具有较大的社会价值和实际使用价值。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
