一种基于深度学习的超声图像二尖瓣的定位方法及系统

摘要

本发明提供一种基于深度学习的超声图像二尖瓣定位方法及系统，涉及深度学习技术领域，包括：持续采集心脏超声图像；获取第一帧心脏超声图像时，将心脏超声图像输入神经网络分类模型得到包含切面类型的切面位置；并根据切面位置关联的切面定位模型，得到心脏超声图像的二尖瓣所在位置；获取下一帧心脏超声图像时，在当前帧心脏超声图像与前一帧心脏超声图像之间的相似度大于相似度阈值时将前一帧心脏超声图像的切面位置作为当前帧心脏超声图像的切面位置；相似度不大于相似度阈值时将当前帧心脏超声图像输入神经网络分类模型进行切面识别得到切面位置。能够实时跟踪二尖瓣所在位置，解决血流监测和二尖瓣运动中探头位置偏移问题。