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发明

基于深度学习算法的超声心动图多模态多切面分类方法2023

2023-09-07 07:26:22 发布于四川 36
  • 申请专利号：CN202310733977.3
  • 公开（公告）日：2023-09-05
  • 公开（公告）号：CN116704305A
  • 申请人：华中科技大学同济医学院附属协和医院
摘要：本发明提供了一种基于深度学习算法的超声心动图多模态多切面分类方法，包括：采集成人超声心动图视频及图像，对其进行预处理，对预处理后的成人超声心动图视频及图像进行标注，生成成人超声心动图数据集，将成人超声心动图数据集划分为训练集、验证集及测试集。基于ResNet网络构建成人超声心动图切面分类模型，并通过训练集对其进行训练，通过验证集筛选最佳分类模型，基于测试集，对最佳成人超声心动图切面分类模型进行性能评估，将待测图像或视频输入成人超声心动图切面分类模型中，得到分类结果。本发明提供的基于深度学习算法的超声心动图多模态多切面分类方法，能够实现超声心动图多模态多切面的自动分类，分类精度高，省时省力。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116704305 A (43)申请公布日 2023.09.05 (21)申请号 202310733977.3 G06V 10/764 (2022.01) G06V 10/774 (2022.01) (22)申请日 2023.06.20 G06V 10/82 (2022.01) (71)申请人 华中科技大学同济医学院附属协和 G06T 7/00 (2017.01) 医院 G06N 3/0464 (2023.01) 地址 430000 湖北省武汉市解放大道1277 G06N 3/09 (2023.01) 号 (72)发明人 张丽　朱业　谢明星　张紫桑　 张易薇　吴纯　刘曼薇　章子铭　 朱双双　 肖苏珊　许春燕　张珺敏　 陈雯雯　祖白热 ·牙生　 (74)专利代理机构 北京鑫瑞森知识产权代理有 限公司 11961 专利代理师 王前明 (51)Int.Cl. G06V 10

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