[发明专利]一种基于图像智能识别的语音播报B型超声诊断仪在审
申请号: | 202110742957.3 | 申请日: | 2021-07-01 |
公开(公告)号: | CN113440168A | 公开(公告)日: | 2021-09-28 |
发明(设计)人: | 罗彬;田果;辜立强 | 申请(专利权)人: | 成都川为生物医疗科技有限责任公司 |
主分类号: | A61B8/08 | 分类号: | A61B8/08;A61D17/00 |
代理公司: | 成都为知盾专利代理事务所(特殊普通合伙) 51267 | 代理人: | 黄天晴 |
地址: | 610000 四川省成都市天*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 图像 智能 识别 语音 播报 超声 诊断仪 | ||
本发明公开了一种基于图像智能识别的语音播报B型超声诊断仪;其组成包括CPU、发射接收电路、模拟信号处理模块、模数转换模块;发射接收电路的信号输入端外接探头;其特征在于;还包括安卓系统,CPU通过安卓系统对液晶显示模块和语音模块进行控制,所述安卓系统APP内包括图像智能识别算法。本发明在现有技术的基础上增加了图像智能识别算法和语音播报设备,B超诊断仪采集到数据后不需要工作人员主观地取判断动物是否怀孕,而是系统内部集成的图像智能识别算法通过大数据分析判断。最后由语音播报设备播报测孕结果,其中包括是否怀孕、怀孕时间。
技术领域
本发明涉及医疗器材,畜牧业繁殖领域,具体来讲涉及的是一种基于图像智能识别的语音播报B型超声诊断仪。
背景技术
众所周知,兽用B超是近几年比较热门的动物妊娠检测仪,包括猪、牛、羊或宠物猫狗等,国内外都有广泛的市场空间。目前市面上的所有B型超声诊断仪只实现了数据的采集、处理、显示这几个步骤,采集的画面仅仅显示与屏幕上,对于动物是否怀孕的判断需要专业的技术人员对图片进行分析鉴定。目前,也出现一些结构不同的兽用B超仪器。
经过检索发现,申请号CN201110091207.0的发明公开了一种手持式兽用B超诊断仪,包括机壳和主板,所述主板安装有控制处理器和图像处理器;所述控制处理器为可编程逻辑控制器件(FPGA);所述主板上还装置有与控制处理器连接的视频输出接口、鼠标接口、探头接口、SD卡接口、帧存储器、图表存储器、探头驱动电路、发射电路、接收前置放大电路、A/D转换电路。
申请号CN201210351276.5的发明公开了眼镜式复合微型兽用B超诊断仪,一种眼镜式复合微型兽用B超诊断仪由换能器、超声发射单元、超声接收单元、放大电路、检波电路、A/D转换电路、单片机组成一个主机,主机与探头复合为具有USB或VGA接口的一体化的复合探头,一体化的复合探头通过屏蔽连线与眼镜式液晶显示器连接构成完整的兽用B超诊断仪,主机由信号处理电路与图像处理电路相连接,探头上装照相键、冻结键和模式切换键。
申请号CN201420405252.8的本实用新型公布了一种分屏式手持兽用B超仪,属于医疗器械技术领域。它解决了现有的手持兽用B超仪尺寸过小,不利于多人观测的问题。本分屏式手持兽用B超仪包括机壳和波束探头,所述机壳的侧部设有把手,机壳上还设有主屏幕,机壳相对主屏幕的另一侧设有分屏幕,分屏幕与机壳之间设有万向机构,分屏幕能相对机壳旋转开合与折叠,所述万向机构包括两根铰接的连杆,其中一根连杆与分屏幕固连,另一根连杆的端部设有滚子,在机壳的上端设有对应滚子的滚槽,滚子限位在滚槽中能360度旋转,折叠时分屏幕显像一侧对向机壳,所述机壳和分屏幕之间还设有角度固定机构。本装置结构简单;且采用多屏幕的结构以便多人观测,分屏幕可方便折叠,便于携带。
目前,根据图片判断动物是否怀孕是一项有难度的工作,具有丰富测孕经验的技术人员能够完成。但是新手至少需要几个月的实践学习才能判断准确,这就大大增加了工作人员的负担、降低了工作效率。而现有的兽用B超设备也无法帮助实现该目的。
发明内容
因此,为了解决上述不足,本发明在此提供一种基于图像智能识别的语音播报B型超声诊断仪。本发明专利能很好的解决上述问题,基于图像智能识别的语音播报B型超声诊断仪在现有技术的基础上增加了图像智能识别算法和语音播报设备,B超诊断仪采集到数据后不需要工作人员主观地取判断动物是否怀孕,而是系统内部集成的图像智能识别算法通过大数据分析判断。最后由语音播报设备播报测孕结果,其中包括是否怀孕、怀孕时间。
本发明是这样实现的,构造一种基于图像智能识别的语音播报B型超声诊断仪,其组成包括CPU、发射接收电路、模拟信号处理模块、模数转换模块;发射接收电路的信号输入端外接探头;其特征在于;还包括安卓系统,CPU通过安卓系统对液晶显示模块和语音模块进行控制,所述安卓系统APP内包括图像智能识别算法。
根据本发明所述一种基于图像智能识别的语音播报B型超声诊断仪,其特征在于;所述图像智能识别算法具有图像增强、边缘检测、面积计算、数据分析等环节,具体为;
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