申请/专利权人：深圳度影医疗科技有限公司

申请日：2020-06-29

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN111768379B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/092;A61B5/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2020.10.30#实质审查的生效;2020.10.13#公开

摘要：本发明公开了一种子宫三维超声图像的标准切面检测方法，应用于标准切面检测模型，所述方法包括：所述标准切面检测模型确定待检测的子宫三维超声图像的初始切面；所述标准切面检测模型确定所述初始切面对应的调整动作，并基于所述调整动作确定所述子宫三维超声图像对应的标准切面。本发明通过标准切面检测模型自动确定子宫三维超声图像对应的标准切面，实现了标准切面的自动化获取，避免了标准切面对应医生经验的依赖，从而避免不同医生获取到的标准切面之间存在，提高了基于标准切面对子宫相关情况的判断的准确性。

主权项：1.一种标准切面检测模型的生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取神经网络的搜索空间，其中，所述搜索空间包括若干神经网络单元，每个神经网络单元包括若干基础单元，每个基础单元中的两个节点之间配置若干网络操作，每个神经网络单元相连接以形成搜索空间，所述基础单元包括输入节点、若干中间节点以及输出节点；根据各基础单元中的各网络操作对应的结构参数，从搜索空间中选取候选网络，所述结构参数用于表示其对应的网络操作被选中的概率，各节点对之间的若干网络操作对应的结构参数的和等于1；基于训练样本对所述候选网络的网络参数进行训练，其中，所述网络参数包括结构参数或者权重参数，所述训练样本数据包括输入平面以及输入平面对应的下一平面，所述基于训练样本对所述候选网络的网络参数进行训练的过程具体包括：基于候选网络确定输入平面对应的调整动作，并基于调整动作确定输入平面对应的预测平面；基于预测平面以及下一平面确定所述调整动作对应的评分，并基于所述评分对候选网络进行网络参数训练，其中，所述网络参数为候选网络中网络操作对应的结构参数，或者为候选网络对应的权重参数；采用训练后的候选搜索空间，并继续执行根据各基础单元中的各网络操作对应的结构参数的步骤，直至执行次数满足预设条件；将评分最高的候选搜索空间作为深度强化学习模块，并基于所述深度强化学习模块，确定所述标准切面检测模型，其中，所述深度强化学习模块通过对于候选搜索空间中每个节点，在连接到该节点的所有网络操作中，按照结构参数由高到低选取预设数量的网络操作来确定，所述将评分最高的候选搜索空间作为深度强化学习模块，基于所述深度强化学习模块确定所述标准切面检测模型的过程具体包括：在搜索空间训练完成后，将每次确定的候选网络对应的评分进行比较，并选取评分最大的候选网络，将所述评分最大的候选网络对应的候选搜索空间作为所述标准切面检测模型；所述根据各基础单元中的各网络操作对应的结构参数，从搜索空间中选取候选网络具体为：对于每个基础单元中任意两个配置若干网络操作的节点，将若干网络操作中结构参数最大的网络操作作为两个节点之间的网络操作，以选取到候选网络。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳度影医疗科技有限公司 一种子宫三维超声图像的标准切面检测方法

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。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD