摘要
一种基于人工智能的超声图像的肾结石体外碎石检测系统及检测方法,属于肾结石体外碎石检测技术领域。为提高超声图像的肾结石体外碎石检测准确率,本发明包括获取具有结石患者的肾脏B超图像,进行数据处理,采用HRNe模型结合均值滤波和索贝尔算子处理技术构建超声图像的肾结石识别模型,利用验证集对训练好的超声图像的肾结石识别模型进行评估,计算准确率、敏感度和特异度,评估训练好的超声图像的肾结石识别模型在肾结石识别任务的准确性和可靠性,对训练好的超声图像的肾结石识别模型进一步优化,得到优化后的超声图像的肾结石识别模型输出的结石特征,计算肾结石体外碎石能量,规划肾结石体外碎石方案。本发明提供了更加精确的方案。
技术关键词
结石
图像
人工智能算法
数据处理单元
像素点
体外碎石设备
坐标
均值滤波方法
构建分类模型
ReLU函数
分支
肾脏
特异
标注工具
样本
规划
患者
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光学元件
光学装置
深度学习模型
分划板
图像特征数据
更新模型参数
滑坡检测方法
训练集
样本
滑坡检测装置
风电机组故障预警
风电机组监测装置
识别预警方法
实时监测数据
历史监测数据
追踪系统
深度度量学习方法
特征提取模块
追踪方法
图像分割