摘要
本申请属于融合医学与计算机视觉技术领域,涉及一种基于多任务网络的标准面识别和产程参数测量方法及装置。方法包括:S 1、采集经会阴超声图像;S2、利用预设定的多分支卷积神经网络MT‑UNet分类出所述经会阴超声图像的胎头和耻骨联合结构清晰的标准面图像,在所述标准面图像上分割胎头和耻骨联合区域;S3、对分割的胎头区域轮廓进行椭圆拟合,得到拟合的胎头椭圆方程;S4、基于所述胎头椭圆方程计算产程进展角和胎头‑耻骨联合距离。本申请可以减轻医生负担,帮助提升医生工作效率,同时去除因为专业水平和经验不同所导致的同一孕妇的产程进展角和胎头‑耻骨联合距离测量不同医生不同结果的主观性弊端。
技术关键词
参数测量方法
分支卷积神经网络
多任务
计算机可读指令
Sobel边缘检测算法
卷积模块
医生工作效率
方程
计算机视觉技术
轮廓
可读存储介质
上采样
特征点
分类特征
传播算法
图像分割
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
异常事件
多目摄像头
骨骼关键点
客流监测方法
多任务学习模型
高效检测方法
南瓜
多任务神经网络
注意力机制
果实
倾斜模型
倾斜摄影模型
数字孪生
特征匹配算法
场景
机器人面部表情
虚拟仿真系统
多层卷积神经网络
图像
生成对抗网络