摘要
本发明提供了一种基于超声图像的子宫肌瘤状态监测分析方法及超声系统,包括:当子宫肌瘤患者的超声图像的噪声点与预设的重要特征点相似时,确认噪声点为目标噪声点;分割保留有目标噪声点的超声图像,确定超声图像中各个器官对应的分割图像,并提取每一器官对应的标签信息;通过标签信息确认多个器官中的目标器官,并解析目标器官对应的分割图像中的影像特征;基于影像特征训练子宫肌瘤状态模型。通过保留超声图像中具有重要信息的目标噪声点信息,在对患者的超声影像进行分割时,目标噪声点携带的影像特征也能在分割图像中被体现出来,并通过子宫肌瘤状态模型辅助医生分析子宫肌瘤的生长状态,减少了医生的诊断时间。
技术关键词
状态监测分析方法
样本
子宫
图像分割模型
噪声
神经网络模型训练
超声图像数据
影像
灰度共生矩阵模型
超声系统
网格
特征点
感兴趣
指标
超声设备
标签
边缘检测
系统为您推荐了相关专利信息
特征点集合
单应性变换矩阵
描述符
关键点
图像配准方法
脑小血管病
动物模型构建方法
血脑屏障通透性
组织病理学检查
构建动物模型
竹片
缺陷检测方法
特征提取网络
图像获取模块
输出特征
隧道检测方法
网络流量特征
游戏
网络流量数据
构建训练集