申请/专利权人:北京智源人工智能研究院
申请日:2023-04-04
公开(公告)日:2023-05-23
公开(公告)号:CN116152610A
主分类号:G06V10/774
分类号:G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
优先权:
专利状态码:有效-授权
法律状态:2023.06.23#授权;2023.06.09#实质审查的生效;2023.05.23#公开
摘要:本发明公开了一种智能心脏超声探头位姿预估模型训练方法及位姿预估方法,属于智能心脏超声数据处理技术领域。训练方法包括:获取训练数据;将目标心脏超声图像和采集的心脏超声图像分别进行编码;将编码得到的心脏超声编码向量和目标位姿编码向量进行解码,得到解码心脏超声图像;计算第一损失函数、第二损失函数、第三损失函数和总损失函数;通过降低总损失函数优化位姿预估模型的参数,得到训练好的位姿预估模型。利用训练好的位姿预估模型可以根据当前采集的超声图像更准确地预估探头的位姿参数,指导超声探头的移动方向,从而采集到更加清晰、准确的超声心动图切面。本发明解决了现有方法在人工智能辅助超声扫描中存在的准确率不足的问题。
主权项:1.一种智能心脏超声探头位姿预估模型的训练方法,其特征在于,包括:获取训练数据,包括目标心脏超声图像及其对应的探头位姿信息、以及采集的心脏超声图像及其对应的探头位姿信息;将目标心脏超声图像编码为目标心脏超声编码向量以及目标位姿编码向量,将采集的心脏超声图像编码为心脏超声编码向量以及位姿编码向量;将所述心脏超声编码向量和目标位姿编码向量进行解码,得到解码心脏超声图像;利用目标心脏超声图像对应的探头位姿信息、采集的心脏超声图像对应的探头位姿信息和位姿编码向量计算第一损失函数;利用目标心脏超声编码向量和心脏超声编码向量计算第二损失函数;利用目标心脏超声图像和解码心脏超声图像计算第三损失函数;利用第一损失函数、第二损失函数和第三损失函数计算总损失函数;通过降低总损失函数优化位姿预估模型的参数,得到训练好的位姿预估模型。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 北京智源人工智能研究院 智能心脏超声探头位姿预估模型训练方法及位姿预估方法
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