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申请/专利权人:慧云(大连)智能科技有限公司
摘要:本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种超声心动图的智能检测分割方法,方法包括:获取待分割的超声心动图;分别将超声心动图中每一帧子图像分割为多个目标区域;将相邻帧子图像中属于同一特征区域的所有目标区域划分至同一特征组中,得到多个特征组;确定每一目标区域的增强必要性修正值,提取每一特征组中的待增强区域;确定每一特征组对应的灰度映射范围,对每一特征组中的待增强区域进行图像增强处理,得到增强处理后的超声心动图;将增强处理后的超声心动图输入智能检测分割模型,得到心动图分割结果。本发明提供的方案,提高了超声心动图中各帧子图像的可读性,使增强处理环节更加准确,提高了心动图分割结果的精确性和可靠性。
主权项:1.一种超声心动图的智能检测分割方法,其特征在于,所述方法包括:获取待分割的超声心动图;分别将所述超声心动图中每一帧子图像分割为多个目标区域;将相邻帧子图像中属于同一特征区域的所有目标区域划分至同一特征组中,得到多个特征组;确定每一所述目标区域的增强必要性修正值,并根据每一所述目标区域的增强必要性修正值,提取每一特征组中的待增强区域;确定每一特征组对应的灰度映射范围,并依据所述灰度映射范围对每一特征组中的待增强区域进行图像增强处理,得到增强处理后的超声心动图;将所述增强处理后的超声心动图输入预先建立的智能检测分割模型,得到所述智能检测分割模型输出的心动图分割结果;所述确定每一所述目标区域的增强必要性修正值,包括:获取每一所述目标区域内各像素点的灰度值、所述目标区域的相邻区域内各像素点的灰度值以及所述目标区域的区域面积;根据每一所述目标区域内各像素点的灰度值以及所述目标区域的相邻区域内各像素点的灰度值,计算得到每一所述目标区域的特征表现程度;根据每一所述目标区域的特征表现程度,计算得到每一所述目标区域的增强必要性初始值;根据每一所述目标区域的增强必要性初始值、特征表现程度以及区域面积,计算得到每一所述目标区域的增强必要性修正值。
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