[发明专利]基于神经网络的神经组织识别方法、系统及存储介质在审
| 申请号： | 201910246805.7 | 申请日： | 2019-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN110021014A | 公开（公告）日： | 2019-07-16 |
| 发明（设计）人： | 殷晨;甘从贵;赵明昌;莫若理 | 申请（专利权）人： | 无锡祥生医疗科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/246;G06T7/13 |
| 代理公司： | 无锡市大为专利商标事务所(普通合伙) 32104 | 代理人： | 曹祖良;陈丽丽 |
| 地址： | 214028 江苏省无锡市新吴区新*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及超声检查技术领域，具体公开了一种基于神经网络的神经组织识别方法。识别方法包括：获取周围神经的超声图像或视频；通过训练后的神经网络模型识别超声图像或视频中周围神经的类型以及轮廓；根据识别的周围神经轮廓实时跟踪超声图像或视频中的周围神经，以获取周围神经的动态信息。本发明还公开了一种基于神经网络的神经组织识别系统及存储神经组织识别方法的存储介质。本发明使用训练后的神经网络模型自动识别周围神经的类型以及轮廓，并且能够根据识别的周围神经轮廓实时跟踪获取周围神经的动态信息。提高了识别的速度和准确度，缓解目前超声医生的繁重工作量的情况和对提高医生的效率都有帮助。 | ||
| 搜索关键词： | 周围神经 神经组织 超声图像 神经网络 神经网络模型 视频 存储介质 动态信息 实时跟踪 超声检查技术 准确度 超声医生 识别系统 自动识别 工作量 存储 缓解 医生 帮助 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的神经组织识别方法，其特征在于，所述基于神经网络的神经组织识别方法包括：获取周围神经的超声图像或视频；通过训练后的神经网络模型识别超声图像或视频中周围神经的类型以及轮廓；根据识别的周围神经轮廓实时跟踪超声图像或视频中的周围神经，以获取所述周围神经的动态信息。
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