[发明专利]一种基于深度学习的小儿髋关节超声图像质量检测方法在审
| 申请号： | 202210477323.4 | 申请日： | 2022-05-04 |
| 公开（公告）号： | CN114862789A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 姜立新;刘梦瑶;盛斌;刘茹涵;姚一静;王芮 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学医学院附属仁济医院;上海交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/26;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海骁象知识产权代理有限公司 31315 | 代理人： | 赵峰 |
| 地址： | 200001 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的小儿髋关节超声图像质量检测方法，包括一个构建小儿髋关节二维冠状位超声图像数据库的步骤；小儿髋关节二维冠状位超声图像数据库包含构建手工标记数据集和标准性判定数据集；一个基于深度学习方法的对小儿髋关节超声图像的七个关键结构进行分割训练的步骤；在分割训练的步骤中，输出带有七个解剖结构分割标记的超声图像；依据Graf超声诊断技术的图像质量标准建立图像质量检测方法；将标准性判定数据集中的所有图像作为输入，对该图像质量检测方法进行测试，最终输出基于分割结果的图像质量检测结果，即“图像标准”或“图像不标准”两种结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 小儿 髋关节 超声 图像 质量 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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上海交通大学医学院附属仁济医院;上海交通大学，未经上海交通大学医学院附属仁济医院;上海交通大学许可，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/202210477323.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
