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摘要：本发明的实施例提供了一种创伤评估模型训练方法、创伤评估方法及电子设备，涉及医学图像处理技术领域。通过获取多组超声图像样本，针对每一组超声图像样本，将超声图像样本分别输入医学图像分割网络，进行分割，得到各超声图像对应的掩码图像，将各掩码图像分别输入对应的编码器进行特征提取，并对各编码器的每层网络层进行响应度量分析，得到各网络层对分类结果的重要性，基于重要性调整各编码器的网络层，根据各所重要性，组合出多套融合方案，分别计算出在各套融合方案的分类性能指标，选择分类性能指标最优的融合方案，得到训练后的创伤评估模型。从而能够训练出识别超声图像中的深部损伤以及细微损伤的创伤评估模型。
主权项：1.一种创伤评估模型训练方法，其特征在于，应用于模型训练系统，所述模型训练系统包括创伤评估模型，所述创伤评估模型包括医学图像分割网络以及全卷积神经网络，所述全卷积神经网络包括至少两个编码器，所述编码器包括多个网络层，所述方法包括：获取多组超声图像，每组所述超声图像包括创伤患者的各关键区域分别对应的超声图像；将每组所述超声图像分别输入所述医学图像分割网络，针对每组所述超声图像样本中的每张所述超声图像分别进行分割，得到各所述超声图像对应的区分积液与非积液区域的掩码图像；将每组所述超声图像对应的各所述掩码图像分别输入对应的所述编码器进行特征提取，在特征提取过程中，对各所述编码器的每层网络层进行响应度量分析，得到各所述网络层对分类结果的重要性，基于所述重要性调整各所述编码器的网络层；其中，所述编码器与所述掩码图像一一对应；根据各所述重要性，组合出针对各所述编码器的网络层的输出数据进行融合的多套融合方案，分别计算出在所述创伤评估模型使用各套所述融合方案的情况下，所述创伤评估模型对该组所述超声图像样本各分类性能指标；选择所述分类性能指标最优的融合方案作为所述创伤评估模型的融合方案，得到训练后的创伤评估模型。
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百度查询： 上海市第四人民医院 一种创伤评估模型训练方法、创伤评估方法及电子设备
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