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基于深度学习的对比增强超声心动图室壁厚度自动分析系统与方法
- 专利权人:
- 华中科技大学同济医学院附属同济医院
- 发明人:
- 朱英,郑康超,刘娅妮,邓又斌
- 申请号：
- CN202110088490.5
- 公开号：
- CN112914610A
- 申请日:
- 2021.01.22
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于深度学习的对比增强超声心动图室壁厚度自动分析系统与方法，该系统包括数据采集和上传模块、数据识别和质控模块、数据测量和呈现模块；数据采集和上传模块采集增强超声心动图检查图像视频和心电图检查图像，并上传到数据识别和质控模块；数据识别和质控模块通过深度学习算法模块对上传的图像和视频进行预处理，对不同组织结构进行标记，并对图像质量分析可行性评估；数据测量和呈现模块对标记图像进行室壁厚度数据的测量，将经过测量的结果自动输出呈现到超声影像工作站。本发明结合深度学习算法的优势，实现数据分析自动化和标准化，减少室壁厚度测量的个体内和个体间的差异，显著提高室壁厚度测量的可重复性和一致性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
