摘要
本发明公开了一种胎儿生长受限的预测方法、电子设备以及存储介质,所述方法包括:获取孕妇当前胎盘的超声影像;将孕妇胎盘的超声影像输入基于稠密连接网络构建的胎盘功能状态判定模型,得到该孕妇当前胎盘功能状态的判定结果;其中,所述判定结果包括胎盘功能不良和胎盘功能正常;根据所述判定结果得到胎儿生长受限的预测结果;如果所述判定结果为胎盘功能不良,输出预测结果为胎儿生长受限;如果所述判定结果为胎盘功能正常,输出预测结果为胎儿生长正常。本申请通过训练得到的胎盘功能状态判定模型识别孕妇当前胎盘的胎盘功能状态,提高对胎盘功能不良定性的准确性,从而提高胎儿生长受限的准确性和及时性预测。
技术关键词
深度神经网络模型
状态判定模型
胎儿生长受限
影像
孕妇
指标
标签
数据
通信接口
电子设备
可读存储介质
存储器
像素矩阵
处理器
计算机
线性
样本
周期
目录
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深度神经网络模型
原始图像数据
参数
实时图像
实景三维模型
优化控制系统
指数
标记
深度神经网络模型
动态影像分析系统
缓存管理系统
模块
NUMA架构
多模型协同
交错结构
遥感影像变化检测
高分辨率遥感图像
模块
高频特征