基于深度学习的室壁运动异常超声处理方法、系统和设备

摘要

申请公开了基于深度学习的室壁运动异常超声处理方法、系统和设备。所述方法包括：识别超声心动图中的二维切面视频；自动勾画所述二维切面视频中的每一帧图像的心内膜轮廓，并确定每个节段的位置；追踪二维切面图像中的每一帧图像的心肌部位斑点的运动，计算得出各个节段心肌的应变曲线；根据所述各个节段心肌的应变曲线，构造各个节段正常状态下的应变模型；将待测超声样本输入至各个节段的应变模型，比较待测超声样本和所述应变模型的拟合程度。本申请的上述方法、系统和设备排除了人为主观因素的干扰，减少心脏超声判读的个体间差异和个体内差异，提高识别结果的准确性和一致性。