申请/专利权人：中国医学科学院北京协和医院

申请日：2023-04-04

公开（公告）日：2023-05-16

公开（公告）号：CN116128874A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;A61B8/08;A61B8/00;G06T7/215;G06T7/254;G06V10/25;G06V10/762;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.06.16#授权;2023.06.02#实质审查的生效;2023.05.16#公开

摘要：基于5G的颈动脉斑块超声实时识别方法及装置，能够大大提高实时数据的处理精度，从而保证识别的准确性。方法包括：（1）通过体外形式对颈动脉进行动态超声灰阶图像的采集；（2）对动态超声灰阶图像进行自动、实时的分割及预处理，保证图像特征不丢失；（3）应用深度学习算法对预处理后的超声图像自动识别分析，判断图像是否存在颈动脉斑块；（4）借助5G网络实现远程、实时自动分析颈动脉超声的动态图像，并识别颈动脉斑块。

主权项：1.基于5G的颈动脉斑块超声实时识别方法，其特征在于：其包括以下步骤：（1）通过体外形式对颈动脉进行动态超声灰阶图像的采集；（2）对动态超声灰阶图像进行自动、实时的分割及预处理，保证图像特征不丢失；（3）应用深度学习算法对预处理后的超声图像自动识别分析，判断图像是否存在颈动脉斑块；（4）借助5G网络实现远程、实时自动分析颈动脉超声的动态图像，并识别颈动脉斑块；所述步骤（2）包括：（2.1）基于OpenCV软件实现对实时超声影像数据的关键帧截取；（2.2）采用帧差法进行运动目标检测和分割，并保存关键帧；（2.3）通过实现混合域注意力机制和锚定预处理，提升预处理过程中对关键部位及感兴趣区域ROI的提取；（2.4）调整k-means算法动态得到先验框值，强调性能；（2.5）进行重采样和分割的预处理操作，调整骨干网络和检测网络的结构单元数量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国医学科学院北京协和医院 基于5G的颈动脉斑块超声实时识别方法及装置

免责声明 1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。 2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。