公开(公告)号：CN119181038A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411117638.3

申请日：2024-08-15

Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院

Inventor： 汪雯雯 ,  袁素珍 ,  朱欣 ,  周琴 ,  王世宣 ,  刘奕阳 ,  彭博远 ,  蒋婧婧 ,  方黎

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种子宫内膜图像的关键帧检测方法和装置，所述方法包括步骤1：获取子宫超声视频数据；步骤2：将视频数据分割为若干个单帧图像，并对单帧图像进行图像增强；步骤3：使用DDR‑Net模型对增强后的图像进行分割，得到分割后的子宫内膜图像，并生成图像的掩码；步骤4：将原始单帧图像和生成的掩码进行叠加，得到带掩码的子宫内膜图像；步骤5：将带掩码的子宫内膜图像输入MSNet169模型中进行分类处理，输出分类结果，得到正确的子宫内膜图像分割结果；步骤6：根据带掩码的子宫内膜图像提取关键帧，得到多个包含子宫内膜最大的关键帧图像；步骤7：计算关键帧图像中的子宫内膜厚度，输出包含子宫内膜厚度的图像和具体厚度值。

公开(公告)号：CN115100220A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210925253.4

申请日：2022-08-03

Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院 ,  公立大学法人会津大学

Inventor： 王世宣 ,  汪雯雯 ,  周琴 ,  朱欣

IPC: G06T7/11 ,  A61B8/08 ,  A61B8/12 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于改进UNET神经网络的医学图像分割装置，该医学图像分割装置基于改进UNET的USNET网络，包括多个卷积子网和一个输出卷积层；多个所述卷积子网具有尺寸不小于3×3的卷积核，其尺寸从输入到输出逐步增大；每个所述卷积子网的最后均有1个池化层，所述池化层的最大池化操作步长设置为1，不使用降采样和升采样；本发明还公开了应用前述USNET网络进行超声图像分割的子宫体超声图像分析方法。与通常的UNET深度神经网络不同，各个卷积子网结构相同，只是卷积核大小和池化层操作尺寸不同，可以在不降低空间分辨的前提下，通过自适应调整卷积子网个数，卷积核大小，卷积层层数，实现了超声图像的分割，从而提高了超声图像中浆膜和内膜的分割精度。