基于孪生原型网络的肝外伤超声诊断设备及系统

    公开(公告)号:CN113951931B

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202111239991.5

    申请日:2021-10-25

    IPC分类号: A61B8/08 A61B8/00

    摘要: 本发明属于超声诊断仪领域,具体涉及了一种基于孪生原型网络的肝外伤超声诊断设备及系统,旨在解决现有肝外伤超声诊断设备操作复杂、对人体有创并且检查成本高的问题。本发明包括:通过肝脏图像采集设备采集B‑mode图像;通过图像预处理装置进行每一个B‑mode图像的脱敏和归一化处理;通过肝外伤诊断装置中训练好的肝外伤诊断模型,获取待诊断对象是否存在肝创伤的诊断结果;通过诊断结果输出装置输出待诊断对象的肝创伤诊断结果;其中,肝外伤诊断模型基于原型特征约束函数、原型损失函数和分类损失函数构成的网络训练总损失函数以及预训练ResNet18模型构建的肝外伤诊断孪生原型网络。本发明设备操作简单、对人体无创、成本低,并且诊断效率、准确性和精度高。

    基于孪生原型网络的肝外伤超声诊断设备及系统

    公开(公告)号:CN113951931A

    公开(公告)日:2022-01-21

    申请号:CN202111239991.5

    申请日:2021-10-25

    IPC分类号: A61B8/08 A61B8/00

    摘要: 本发明属于超声诊断仪领域,具体涉及了一种基于孪生原型网络的肝外伤超声诊断设备及系统,旨在解决现有肝外伤超声诊断设备操作复杂、对人体有创并且检查成本高的问题。本发明包括:通过肝脏图像采集设备采集B‑mode图像;通过图像预处理装置进行每一个B‑mode图像的脱敏和归一化处理;通过肝外伤诊断装置中训练好的肝外伤诊断模型,获取待诊断对象是否存在肝创伤的诊断结果;通过诊断结果输出装置输出待诊断对象的肝创伤诊断结果;其中,肝外伤诊断模型基于原型特征约束函数、原型损失函数和分类损失函数构成的网络训练总损失函数以及预训练ResNet18模型构建的肝外伤诊断孪生原型网络。本发明设备操作简单、对人体无创、成本低,并且诊断效率、准确性和精度高。