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申请/专利权人：南京工业大学
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于针检测与卡尔曼滤波器的超声下穿刺针识别与跟踪方法，所提供的识别方法包括：数据集收集、数据增广、模型训练以及卡尔曼滤波预测。在上千种不同的超声图像上进行了测试，跟踪的平均准确度相较于传统的卷积神经网络精度有所提升，并且跟踪速度与传统相比也有提升，弥补了传统卷积神经网络模型鲁棒性和泛化性不足的问题，且不需要额外的训练参数。
主权项：1.一种基于针检测与卡尔曼滤波器的超声下穿刺针识别与跟踪方法，用于对超声中针尖进行跟踪，便于医护人员在进行实时超声穿刺过程中，能够绕开血管、神经和骨骼等障碍物，最终到达病灶区域。为了达到理想的跟踪效果，设计多个loss来约束针轴检测，并使用卡尔曼滤波器来平滑视觉跟踪结果或预测针尖位置，从而提高跟踪的鲁棒性。所述方法包括以下步骤：步骤一：数据集制作：将从医院收集到的超声穿刺视频进行数据清洗并分解成一帧一帧的图片序列。每个序列一共提取25帧包含针插入和拔出两个阶段，对数据集进行分组并统一缩放到512*512大小，方便网络训练。步骤二：数据标注：将采集到的数据，进行人工标注，标注出针轴的两个端点。步骤三：预测针轴，提取针尖坐标。将采集到的图像送入网络模型中进行训练，最后得到15张特征图，其中7张是数据数据增强的特征图，通过中心点和距离特张图计算出预测的针尖坐标。步骤四：卡尔曼平滑和预测。当超声成像平面和和针轴之间存在遮挡或未对准时，卡尔曼滤波器用于平滑视觉跟踪结果或预测针尖位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 基于针检测与卡尔曼滤波器的超声下穿刺针识别与跟踪
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