申请/专利权人：暨南大学

申请日：2023-05-23

公开（公告）日：2023-08-29

公开（公告）号：CN116664660A

主分类号：G06T7/62

分类号：G06T7/62;G06T7/194;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.09.15#实质审查的生效;2023.08.29#公开

摘要：本发明公开了基于卷积神经网络的超声图像的宫口直径测量方法及装置，方法包括：对初始图像进行预处理得到第一图像和第一标签，通过分层变换编码器和解码器构建目标模型，将所述第一图像输入所述目标模型进行处理，得到目标分割结果，基于所述第一标签，对所述目标分割结果进行评估计算得到评估结果，基于所述评估结果，对所述目标分割结果进行计算得到直径测量结果；本发明通过解码器采用多层感知层，计算量和参数量都十分少，计算简单，极大提高分割运行的效率，解决了参数计算量大的问题；采用自注意力能实现特征层级结构，解决了不满足语义分割层级结构的问题；可广泛应用于图像识别技术领域。

主权项：1.基于卷积神经网络的超声图像的宫口直径测量方法，其特征在于，包括：对初始图像进行预处理得到第一图像和第一标签；通过分层变换编码器和解码器构建目标模型；将所述第一图像输入所述目标模型进行处理，得到目标分割结果；基于所述第一标签，对所述目标分割结果进行评估计算得到评估结果；基于所述评估结果，对所述目标分割结果进行计算得到直径测量结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 暨南大学 基于卷积神经网络的超声图像的宫口直径测量方法及装置

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