摘要
本发明提供了一种超声心动图右心室收缩及舒张功能智能辅助评估系统,旨在解决现有技术在右心室功能评估中准确性和效率低下的问题。本发明的系统包含图像采集单元、图像处理单元、特征提取单元、智能评估单元和结果输出单元,通过智能算法特别是深度学习网络DL和如卷积神经网络CNN,自动计算二维右心室面积变化分数2D‑FAC、右心室射血分数RVEF及三尖瓣环平面收缩期位移TAPSE等关键指标。系统还通过特定的CNN结构和损失函数设计,实现对右心室功能的精确评估。所述系统能够在临床实践中提供快速、准确、无创的右心室功能评估,有助于提高心血管疾病的诊断和治疗效果。
技术关键词
辅助评估系统
超声心动图
右心室功能
特征提取单元
图像处理单元
图像采集单元
三尖瓣环
深度学习网络
图像分割功能
损失函数设计
深度学习算法
机器学习算法
运动特征
智能算法
评估装置
数据
指标
形态
对比度
系统为您推荐了相关专利信息
辅助分析诊断系统
病变特征
大数据
特征点
轮廓特征
编码器
识别模型训练方法
序列
特征提取模块
样本
刀具磨损状态
在线监测方法
深度学习网络
切削力
阶段
环境监测数据
滑坡位移预测
风险监测方法
边坡
风险监测系统
匹配推送方法
协同过滤技术
深度学习模型
推荐算法
项目