一种神经阻滞麻醉超声引导的数据处理方法

本发明涉及一种神经阻滞麻醉超声引导的数据处理方法。首先对超声图像数据进行预处理，采用基于深度学习的降噪算法去除图像噪声，并使用局部对比度增强算法增强关键结构，包括神经和血管的可视度；其次利用深度学习进行特征提取，识别和分割图像中的神经、血管及肌肉组织，同时整合不同超声模式的数据以提取组织特征；然后再通过递归学习算法和自适应算法优化处理流程，其中递归学习算法根据先前的注射效果和超声图像优化特征提取和图像解析的准确性，自适应算法则根据不同患者的体型和组织特性调整处理参数；最后利用体积重建算法从连续的二维超声图像序列中构建完整的三维组织模型，并结合实时位置传感技术控制针头的定位和实时导航。