[发明专利]基于深度学习的胎儿超声图像中标准切面图像识别方法及识别系统

权利要求书

1.一种基于深度学习的胎儿超声切面图像中标准切面图像识别方法，包括如下步骤：

步骤S01，构建模型：构建胎儿超声切面图像识别模型；

步骤S02，采集数据：获取胎儿超声切面图像样本数据；

步骤S03，模型训练：以步骤S02获得的胎儿超声切面图像样本数据训练步骤S01构建的模型；

步骤S04，以步骤S03训练后的模型对实际胎儿超声切面图像进行标准切面图像识别，并输出识别结果。

2.如权利要求1所述的基于深度学习的胎儿超声切面图像中标准切面图像识别方法，其特征在于，步骤构建模型中的模型是通过深度学习模型Inception V3构建。

3.如权利要求2所述的基于深度学习的胎儿超声切面图像中标准切面图像识别方法，其特征在于，步骤构建模型中，还包括建立胎儿超声切面图像分类步骤，所述胎儿图像识别模型通过该分类标准对胎儿超声切面图像进行分类。

4.如权利要求3所述的基于深度学习的胎儿超声切面图像中标准切面图像识别方法，其特征在于，所述建立胎儿超声切面图像分类步骤包括第一层级分类及基于第一层级分类的第二层级分类，所述第二层级分类是第一层级分类的细化。

5.如权利要求4所述的基于深度学习的胎儿超声切面图像中标准切面图像识别方法，其特征在于，所述构建模型还包括使用SoftMax函数作用于训练样本数据的特征上，获得每一第二分类训练样本数据对应第二分类的置信度的步骤。

6.如权利要求5所述的基于深度学习的胎儿超声切面图像中标准切面图像识别方法，其特征在于，还包括依据获得的第一或者第二分类训练样本数据的置信度获取训练样本数据的第一或者第二层级标准超声切面图像、第一或者第二层级基本标准超声切面图像。

7.如权利要求6所述的基于深度学习的胎儿超声切面图像中标准切面图像识别方法，其特征在于，设定当所述第一或者第二分类超声切面图像的置信度值大于0.95，则记录该训练样本数据为第一或者第二分类标准超声切面图像；

当所述第一或者第二分类超声切面图像的置信度值介于0.85至0.95之间，则记录该训练样本数据为第一或者第二分类基本标准超声切面图像；

当所述第一或者第二分类超声切面图像的置信度值小于0.85，则忽略该超声切面图像。

8.如权利要求1所述的基于深度学习的胎儿超声切面图像中标准切面图像识别方法，其特征在于，步骤采集数据中采集的图像样本数据包括标准超声切面图像及基本标准超声切面图像训练样本，其获取步骤获取包括如下步骤：

步骤S221：提供来自医师临床诊断过程中确认的分类胎儿超声切面图像；

步骤S222：对步骤S221提供的胎儿超声切面图像视频数据，拆分成多帧胎儿超声切面图像；

步骤S223：使用标准工具，对步骤S222分割后的多帧胎儿超声切面图像标注；

步骤S224：依据标注结果，对步骤S223标准后的多帧胎儿超声切面图像分类为标准胎儿超声切面图像、基本标准胎儿超声切面图像及非标准胎儿超声切面图像。

9.一种基于深度学习的胎儿超声切面图像中标准切面图像识别系统，其特征在于，包括图像采集模组、图像传输模组、图像识别模组及显示模组，所述图像采集模组对胎儿超声图像进行全扫描获得全扫描胎儿超声切面图像，所述图像传输模组通过无线或者有线方式传输全扫描胎儿超声切面图像至所述图像识别模组，所述图像识别模组基于深度学习模型自动识别标准胎儿超声切面图像及基本标准胎儿超声切面图像，并由所述显示模组输出。

10.如权利要求9所述的基于深度学习的胎儿超声切面图像中标准切面图像识别系统，其特征在于，当所述超声切面图像的置信度值大于0.95，则记录该切面图像为标准超声切面图像；

当所述超声切面图像的置信度值介于0.85至0.95之间，则记录该切面图像为基本标准超声切面图像。