基于深度学习的主动脉瓣反流程度评估方法、装置及介质

本申请公开了一种基于深度学习的主动脉瓣反流程度评估方法、装置及介质，适用于对超声心动图的主动脉瓣反流程度半定量评估。方法包括对胸骨旁长轴二维图像和彩色多普勒图像进行预处理与标注，训练关键点预测模型和主动脉瓣预测模型。通过胸骨旁长轴二维图像获取左室流出道上下关键点位置，并通过彩色多普勒图像获取主动脉瓣位置信息。根据关键点的欧式距离计算左室流出道宽度，并裁剪反流区域以提取异常轮廓，获取反流束宽度及缩流颈宽度，最终依据反流程度分级标准推断反流程度。该方法实现了主动脉瓣反流程度的半自动评估，提高了诊断效率、准确性和重复性。