一种基于深度学习的卵圆孔未闭微泡计数方法
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。
0/0