基于深度学习兽用超声图像处理方法

本发明提供基于深度学习兽用超声图像处理方法，包括如下步骤：S1、通过超声探头采集原始超声图像并进行预处理；S2、构建深度学习模型并引入多区域特征融合网络以及金字塔边界注意力模块并对图像进行多区域特征的提取；S3、对模型训练、优化；S4、采用步骤S3训练过后的模型对步骤S2得到的超声图像进行分割；S5、对步骤S4分割后的超声图像进行优化；S6、将步骤S5优化后的超声图像叠加在步骤S1的原始超声图像上进行可视化展示，并得到最终的超声图像，通过构建金字塔边界注意力模型识别超声图像中的特征图像，并对特征图像进行分割优化，使特征图像更为清晰明确，便于饲养员准确的得知牛胎儿的健康状态以及母牛子宫的复原状态。