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申请/专利权人：上海深至信息科技有限公司
摘要：本发明提供一种基于深度学习的颈动脉超声扫查导航系统和方法，包括：图像采集模块采集超声图像；图像分割模块采用预先训练的轻量级的图像分割模型提取超声图像中的解剖结构，得到图像分割结果；第一分析处理模块对图像分割结果进行第一次分析得到第一分析结果，并在第一分析结果为探头与当前扫查任务不匹配时产生第一提示信息；第二分析处理模块在第一分析结果为探头与当前扫查任务匹配时，对图像分割结果进行第二次分析，得到第二分析结果，并当第二分析结果为当前扫查已到达颈动脉分叉处时，产生第二提示信息。提高扫查效率，且使用的计算资源少，计算快，分割准确。
主权项：1.一种基于深度学习的颈动脉超声扫查导航系统，应用于掌上超声设备，其特征在于，包括：图像采集模块，用于采集超声图像；图像分割模块，连接所述图像采集模块，用于采用预先训练的轻量级的图像分割模型提取所述超声图像中的解剖结构，得到图像分割结果，所述解剖结构包括甲状腺、颈动脉和气管；第一分析处理模块，连接所述图像分割模块，用于对所述图像分割结果进行第一次分析得到第一分析结果，并在所述第一分析结果为探头与当前扫查任务不匹配时产生第一提示信息；第二分析处理模块，分别连接所述第一分析处理模块和所述图像分割模块，用于在所述第一分析结果为所述探头与当前扫查任务匹配时，对所述图像分割结果进行第二次分析，得到第二分析结果，并当所述第二分析结果为当前扫查已到达颈动脉分叉处时，产生第二提示信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海深至信息科技有限公司 一种基于深度学习的颈动脉超声扫查导航系统和方法
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