摘要
本发明公开了一种基于人工智能的卵巢切面自动识别方法及系统,自动识别方法包括步骤如下:S1,对获取的超声图像预处理;S2,采用特征编码器对预处理后的超声图像进行分析与编码,预测卵巢卵泡中心点坐标;S3,根据卵巢卵泡中心点坐标和提取出对应的中心点图像特征,得到每个卵巢或者卵泡的粗略轮廓坐标;S4,根据每个卵巢或者卵泡的粗略轮廓坐标,拟合卵巢和卵泡轮廓。自动识别系统,用于执行自动识别方法,包括超声图像预处理模块、卵巢卵泡定位模块、卵巢卵泡轮廓粗略勾勒模块、卵巢卵泡轮廓迭代式精细化调整模块。本发明通过直接预测每个卵巢与卵泡的高斯概率分布图,实现卵巢与卵泡的定位,提高了临床中的诊断效率。
技术关键词
自动识别方法
初始轮廓
粗略
深度学习特征
高维特征向量
自动识别系统
分析超声图像
抑制算法
定位模块
轮廓边缘
坐标点
编码器
图像像素
长宽比
系统为您推荐了相关专利信息
人机交互信息
距离标定
自动驾驶状态
自动识别方法
阶段
建筑轮廓
初始轮廓
关键点
预训练模型
计算机程序指令
攻击路径预测方法
高维特征向量
网络安全数据
路径预测系统
风险