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申请/专利权人：脉得智能科技(无锡)有限公司
摘要：本发明公开了一种基于超声视频数据的甲状腺腺体实时分割系统，涉及人工智能及超声图像分析技术领域，通过收集满足图像质量要求的甲状腺超声视频数据集，对视频帧进行标注，并将数据集划分为训练集和测试集；使用深度学习框架构建甲状腺腺体分割神经网络模型；设置神经网络模型的超参数并使用训练集视频数据训练构建的神经网络模型，训练完成之后保存模型；将训练完成的模型部署到分割装置上，利用该装置即可对采集卡采集的甲状腺超声视频数据进行实时分割，利用该方法得到的模型拥有精确度高、泛化性能好的优点，可以对甲状腺超声视频数据实现快速准确的分割。
主权项：1.一种基于超声视频数据的甲状腺腺体实时分割系统，其特征在于：包括视频数据收集模块，用于收集甲状腺超声视频数据，通过图像模糊和图像噪声两种图像质量评价方法对所有视频数据进行筛选，并对筛选后的数据进行标注；神经网络模型构建模块，用于使用深度学习框架构建甲状腺腺体分割神经网络模型，甲状腺腺体分割神经网络模型包括先前视频帧特征提取网络模型和当前帧分割网络模型，先前视频帧特征提取网络模型用于融合当前帧先前连续的三帧超声图像的特征，输出预测的当前帧超声图像及中间特征图；当前帧分割网络模型用于输出分割图；神经网络模型训练模块，用于设置甲状腺腺体分割神经网络模型的超参数并对神经网络模型进行训练，确定最优模型的参数，训练完成之后保存最优模型；分割结果输出模块，用于将甲状腺超声视频数据输入到最优模型中，输出甲状腺腺体分割结果，并根据分割结果在超声视频上实时显示甲状腺腺体的位置轮廓。
全文数据：
权利要求：
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