[发明专利]基于目标检测算法的冠状动脉血管内超声斑块分析方法在审
| 申请号： | 201910358808.X | 申请日： | 2019-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN110215232A | 公开（公告）日： | 2019-09-10 |
| 发明（设计）人： | 刘祖恒;刘祖捷;许顶立;彭云峰;曾庆春;马立勤;赖文岩;屠燕;滕中华 | 申请（专利权）人： | 南方医科大学南方医院 |
| 主分类号： | A61B8/08 | 分类号： | A61B8/08;A61B8/12;G06T7/00 |
| 代理公司： | 重庆市信立达专利代理事务所(普通合伙) 50230 | 代理人： | 包晓静 |
| 地址： | 510515 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于临床辅助快速诊断应用技术领域，公开一种基于目标检测算法的冠状动脉血管内超声斑块分析方法，首先对数据进行采集，其次对数据进行血管检测及人工标记，最后将预处理完的数据输入神经网络进行目标检测算法的训练。本发明相比于原始目标检测方法进行分析，通过采用轻量级特征提取网络以及限制候选框生成范围进行网络训练提高了检测的速率以及准确性，在实际诊疗中减少了医生的工作量。本发明基于目标检测算法判断血管内的斑块类型，在保证精确度的同时保证其实时性；可有效减轻医生压力，提高诊疗速度。 | ||
| 搜索关键词： | 目标检测算法 冠状动脉血管 斑块分析 超声 诊疗 预处理 应用技术领域 斑块类型 快速诊断 人工标记 神经网络 特征提取 网络训练 血管检测 原始目标 候选框 检测 医生 工作量 血管 采集 保证 分析 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于目标检测算法的冠状动脉血管内超声斑块分析方法，其特征在于，所述基于目标检测算法的冠状动脉血管内超声斑块分析方法包括：步骤一，数据采集：通过血管内超声仪获取血管内超声动态视频图，利用opencv对视频每10帧进行一次采样；步骤二，血管检测：对采集的每帧图像进行血管检测，将检测到的血管缩放到相同比例；步骤三，数据标注：利用人工对数据进行标注，将血管检测当中检测到的血管按所含有的不同斑块类型利用labelImg进行标注；步骤四，数据预处理：将标注完的数据进行格式转换，转换为tensorflow能识别的tfrecord格式；步骤五，网络训练：将数据输入到神经网络当中，采用有监督的迁移学习方式进行目标检测算法训练，利用adam优化算法来进行网络参数的学习。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南方医科大学南方医院，未经南方医科大学南方医院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910358808.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种多功能医疗装置
- 下一篇：一种基于超声平面波扫描的分段式脉搏波成像方法
