面向肌瘤识别的子宫横纵切面超声影像GPU处理方法与系统

本申请涉及一种面向肌瘤识别的子宫横纵切面超声影像GPU处理方法、系统、设备和存储介质，根据训练好的深度学习模型，对待处理的原始超声图像采用GPU并行计算的方式进行处理，得到各解剖结构的定位和结构信息，深度学习模型为使用带有标注信息的训练数据集，采用目标检测技术进行深度学习训练得到，标注信息包含不同核心结构的目标检测框，深度学习模型为根据YOLOv8算法模型改进后的模型，GPU并行计算的方式，通过构造Kernel函数协调GPU的众多流处理器与线程，释放并行计算潜力，并采用共享内存技术优化数据的存取路径。利用GPU的强大并行处理能力，来根据深度学习模型对原始超声图像进行并行处理，显著增强了超声扫描的精确度与效率，提高了识别准确性。