摘要
本申请涉及一种针对心脏超声图像的切面分类方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:对心脏超声图像进行特征提取,得到图像特征;基于图像特征进行语义分割和位置检测,获得语义分割图和角点位置信息,语义分割图包括多个像素点以及每个像素点所属的组织,角点位置信息表征心脏超声图像中心脏的位置,心脏包括多个组织;基于角点位置信息,将语义分割图中每个像素点的初始位置信息转换为极坐标信息;基于每个像素点的极坐标信息和每个像素点所属的组织,确定心脏超声图像的切面类型。采用本方法能够有效解决了当前超声心动图分类中存在的泛化性弱、分类颗粒度不足以及质控效果有限等问题。
技术关键词
心脏
像素点
图像
语义
线性组合特征
分类方法
组织
特征提取器
计算机设备
评价器
分类器
超声心动图
可读存储介质
计算机程序产品
分类装置
注意力
处理器
文本
模块
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
字幕生成方法
异构
多模态
关系建模
感兴趣区域边界
矢量地图
语义特征
大语言模型
地图元素
交叉注意力机制
云设备
LSTM模型
便携式智能
智能心电监护系统
形态学特征