摘要
本发明涉及超声设备技术领域,具体涉及一种噪声环境下肺超声胸膜线和B线状态检测方法及系统;方法包括以下步骤:构建肺部超声网络;采集肺部超声视频数据,对肺部超声视频数据进行分类处理,得到训练集;使用S2中得到的训练集,对肺部超声网络进行训练,得到训练好的肺部超声检测模型;本发明通过图像预处理与频域增强技术,对原始超声图像进行降噪处理,增强了关键特征的显著性,保留了原始数据的有效信息;本发明设计了适应密集噪声环境的神经网络模型,能够从复杂的噪声背景中自动提取有效的特征表示,实现对胸膜线和B线状态的准确检测。
技术关键词
注意力
状态检测方法
胸膜
检测头
编码向量
矩阵
编码器
解码器
训练集
模块
噪声
网络
状态检测设备
传播算法
状态检测系统
标签
视频帧
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麦克风阵列采集
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注意力
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特征提取单元
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