一种基于深度学习的卵圆孔未闭微泡计数方法

摘要

一种基于深度学习的卵圆孔未闭微泡计数方法，涉及图像分割技术领域，对超声图像左心病灶区域进行分割；对分割后的病灶部分图像使用卷积神经网络生成对应的密度图，并通过积分求和的方式计算出分割区域中微泡的总数。本发明有益效果：本发明利用神经网络对心脏左心房及左心室区域进行病灶分割，对左心病灶区域的有效分割是获取病灶区域大小、形态等参数的关键；再根据分割结果对病灶区域进行定量分析，统计出病灶区域中微泡的数量，有助于实现辅助诊断过程的智慧化与标准化，提高工作效率。