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申请/专利权人：烟台市福山区人民医院;烟台新旧动能转换研究院暨烟台科技成果转移转化示范基地
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的盆底超声图像识别与分析系统，包括图像处理系统、中央处理器、数据训练模型与数据库。本发明通过采用基于卷积神经网络CNN和循环神经网络RNNLSTM的多模态深度学习模型，对盆底超声图像进行自动识别和分析，不仅显著提高了诊断的效率和准确性，而且能够捕捉连续帧中的动态变化，为医生提供更全面的辅助支持。该模型通过大量数据训练，具备强大的可扩展性和泛化能力，可随着医学影像学技术的发展不断优化。这一创新技术将极大提升医疗服务质量，帮助医生更快速、准确地诊断盆底功能障碍性疾病，为患者带来福音。
主权项：1.一种基于深度学习的盆底超声图像识别与分析系统，包括图像处理系统1、中央处理器2、数据训练模型3与数据库4，其特征在于：所述图像处理系统1与中央处理器2进行数据传输，用于对图像处理系统1进行数据处理，所述中央处理器2的一侧数据连接有数据库4，用于储存盆底超声图像数据，所述中央处理器2与数据训练模型3进行数据连接；所述图像处理系统1的内部包括有数据输入模块11、预处理模块12、深度学习模型模块13与结果输出模块14，所述数据输入模块11用于接收盆底超声图像数据，支持多种图像格式，所述预处理模块12用于对图像数据进行预处理，所述深度学习模型模块13用于对图像数据进行处理分析，对盆底超声图像结构特征进行识别与标注，所述结果输出模块14用于对分析结果以可视化的方式进行输出至显示设备，供医护人员查看与交互。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 烟台市福山区人民医院 烟台新旧动能转换研究院暨烟台科技成果转移转化示范基地 一种基于深度学习的盆底超声图像识别与分析系统
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