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申请/专利权人：杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司;上海深睿博联医疗科技有限公司
摘要：本发明提供了一种深度学习的房间隔缺损检测方法及装置，其中方法包括：获取超声心动图，对超声心动图进行预处理，提取感兴趣区域；对感兴趣区域进行特征提取，识别出剑突下房间隔额状切面、剑突下房间隔矢状切面、心尖四腔心切面、低位胸骨旁四腔心切面和胸骨旁主动脉短轴切面；对房缺最小距离点进行检测；对剑突下房间隔额状切面、剑突下房间隔矢状切面、心尖四腔心切面、低位胸骨旁四腔心切面和胸骨旁主动脉短轴切面的心脏结构进行分割，得到分割结果，其中，心脏结构包括：左心房、右心房、左心室、右心室、主动脉和肺动脉；根据分割结果，对检测到的房缺最小距离点边界框进行过滤，将过滤后的结果作为房间隔缺损检测结果。
主权项：1.一种深度学习的房间隔缺损检测方法，其特征在于，包括：获取超声心动图，对所述超声心动图进行预处理，提取感兴趣区域；对所述感兴趣区域进行特征提取，识别出剑突下房间隔额状切面、剑突下房间隔矢状切面、心尖四腔心切面、低位胸骨旁四腔心切面和胸骨旁主动脉短轴切面；对房缺最小距离点进行检测；对所述剑突下房间隔额状切面、所述剑突下房间隔矢状切面、所述心尖四腔心切面、所述低位胸骨旁四腔心切面和所述胸骨旁主动脉短轴切面的心脏结构进行分割，得到分割结果，其中，所述心脏结构包括：左心房、右心房、左心室、右心室、主动脉和肺动脉；根据分割结果，对检测到的房缺最小距离点边界框进行过滤，将过滤后的结果作为房间隔缺损检测结果；其中：所述根据分割结果，对检测到的房缺最小距离点边界框进行过滤包括：利用所述分割结果对所述房缺最小距离点边界框进行筛选，去除掉在左心房、右心房以外的边界框。
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