一种基于深度卷积神经网络的超声图像识别方法及系统

本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的超声图像识别方法及系统。涉及图像识别技术领域。方法包括：获取超声图像，并对超声图像进行预处理；构建Faster R‑CNN目标检测网络模型并进行训练；将预处理后的超声图像输入至训练好的目标检测网络模型中，输出模型识别结果；根据模型识别结果输出超声图像的切面类型。本发明通过深度卷积神经网络和Faster R‑CNN模型，实现了超声图像的高效识别与切面分类。预处理和训练步骤确保模型对图像特征的精准学习，实时输出切面类型，提高了诊断效率和准确性，减少了人为误差，尤其适用于心脏、妇产等复杂超声检查场景，具有重要的临床应用价值。