一种基于深度学习的超声引导桡动脉辅助穿刺方法

本发明公开了一种基于深度学习的超声引导桡动脉辅助穿刺方法，包括S1：构建数据集；S2：增强S1中桡动脉超声图像样本数据的特征，获得增强后的桡动脉超声图像；S3：构建训练集和测试集；步骤S4：构建分块特征提取模块，获得提取特征图；步骤S5：构建语义分割模型，模型对S4中的提取特征图进行语义分割，获取分割图像以标定桡动脉的位置。本发明构建语义分割模型，采用层数较少的编码器和解码器结构以突出桡动脉在分割图像的位置，采用平均池化层降低模型参数以防止过拟合；进一步在编码器与解码器之间增加了注意力门控单元用于过滤编码器输出至解码器中的无关环境特征，进一步突出桡动脉在分割图像的位置。