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申请/专利权人：什维新智医疗科技(上海)有限公司

摘要：本发明涉及一种基于目标检测的超声图像类型识别方法，包括：获取带有脏器标记的超声图像；通过目标检测网络识别所述超声图像的脏器标记来确定脏器类型，所述目标检测网络包括依次连接的卷积神经网络XDNetV2‑D‑UT、特征金字塔网络以及两个并行的分类网络和回归网络；所述卷积神经网络XDNetV2‑D‑UT用于提取超声图像的特征，所述特征金字塔网络用于对提取出的特征进行强化与融合，所述分类网络用于根据强化与融合后的特征识别出超声图像的脏器标记类型，所述回归网络用于对超声图像的脏器标记区域进行标识。本发明通过目标检测网络能够有效检测超声图像的脏器类型。

主权项：1.一种基于目标检测的超声图像类型识别方法，其特征在于，包括：获取带有脏器标记的超声图像；通过目标检测网络识别所述超声图像的脏器标记来确定脏器类型，所述目标检测网络包括依次连接的卷积神经网络XDNetV2-D-UT、特征金字塔网络以及两个并行的分类网络和回归网络；所述卷积神经网络XDNetV2-D-UT用于提取超声图像的特征，所述特征金字塔网络用于对提取出的特征进行强化与融合，所述分类网络用于根据强化与融合后的特征识别出超声图像的脏器标记类型，所述回归网络用于对超声图像的脏器标记区域进行标识；所述卷积神经网络XDNetV2-D-UT包括依次连接的第一特征单元、2个第二特征单元、第三特征单元、第四特征单元、第五特征单元和第六特征单元，其中，所述第一特征单元包括依次连接的第七特征单元和第八特征单元；所述第二特征单元包括依次连接的第四特征单元、第九特征单元和第八特征单元；所述第三特征单元包括依次连接的第四特征单元和第九特征单元；所述第七特征单元包括依次连接的深度可分离卷积层、批归一化层、激活层、卷积层、激活层、层归一化层、注意力模块、相加层、层归一化层、注意力模块和相加层，并且第2个激活层的输出和第1个相加层连接，第1个相加层的输出和第2个相加层连接；所述第八特征单元包括依次连接的激活层、批归一化层、深度可分离卷积层、激活层、批归一化层、深度可分离卷积层和相加层，并且所述第一特征单元中第七特征单元的输出和所述第一特征单元中第八特征单元的相加层连接；所述第四特征单元包括依次连接的卷积层、激活层、层归一化层、注意力模块、相加层、层归一化层、注意力模块和相加层，并且所述第四特征单元的激活层的输出和所述第四特征单元中的第1个相加层连接，所述第四特征单元的第1个相加层的输出和所述第四特征单元的第2个相加层连接；所述第九特征单元包括依次连接的激活层、批归一化层、深度可分离卷积层、激活层、批归一化层、深度可分离卷积层、相加层、层归一化层、注意力模块和相加层，并且所述第二特征单元中第四特征单元的输出和所述第二特征单元中第九特征单元的第1个相加层连接，所述第九特征单元的第1个相加层的输出和所述第九特征单元的第2个相加层连接；所述第五特征单元包括依次连接的卷积层、激活层、层归一化层、注意力模块和相加层，并且所述第五特征单元的激活层的输出和所述第五特征单元的相加层连接；所述第六特征单元包括依次连接的卷积层、批归一化层和激活层。

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