超声图像左室心肌的分割方法、系统及应用

摘要

本发明属于图像处理技术领域，公开了一种超声图像左室心肌的分割方法、系统及应用，获取超声数据，将数据分为训练集、验证集和测试集并标记；增强训练集样本多样性，截取左室心肌大致区域，对数据做直方图均衡化、归一化操作；使用Pytorch实现分割网络，保存在验证集上性能最好的模型；基于分割的结果，测量厚度。本发明基于卷积神经网络的超声图像左室心肌的分割方法，能够自动的分割舒张末期的左室心肌，并在网络中加入左室心肌的形状信息辅助网络学习，提出的混合损失函数分别从3个角度进行优化，学习的时候进一步加强边界信息；基于分割的结果能自动的测量厚度，整个过程无需任何后处理。