一种基于深度学习的儿童肠套叠自动检测系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的儿童肠套叠自动检测系统，包括训练好的同心圆检测模型，利用同心圆检测模型检测儿童腹部超声影像中的同心圆；同心圆检测模型包括特征提取网络、区域生成网络RPN以及ROI Pooling层；其中特征提取网络采用VGG16卷积神经网络，且在卷积神经网络中增加了跳跃连接层，通过跳跃连接层将卷积神经网络的浅层特征和深层次特征联合。本发明构建的模型实现了对儿童腹部肠套叠超声影像“同心圆”征象自动检测，辅助医生做识别，减少了人为评估的阅片时间的同时，提高了儿童肠套叠患者的诊断速度。