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基于切面识别的房间隔缺损智能辅助诊断

张文静 罗涛

张文静, 罗涛. 基于切面识别的房间隔缺损智能辅助诊断[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.14.007
引用本文: 张文静, 罗涛. 基于切面识别的房间隔缺损智能辅助诊断[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.14.007
Intelligent auxiliary diagnosis of Atrial Septal Defect based on view classification[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.14.007
Citation: Intelligent auxiliary diagnosis of Atrial Septal Defect based on view classification[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.14.007

基于切面识别的房间隔缺损智能辅助诊断

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.14.007
详细信息
  • 中图分类号: TP18

Intelligent auxiliary diagnosis of Atrial Septal Defect based on view classification

  • 摘要: 针对超声心动图像质量差、噪声多,传统卷积神经网络架构对超声心动图像的学习能力有限、表达不充分的缺点,提出了一种基于标准切面识别的房间隔缺损(Atrial Septal Defect)智能辅助诊断模型。该模型通过对超声心动图像切面识别,充分融合其不同切面的语义特征,使得诊断的准确率得到明显提升。此外,还对其进行双边滤波保边去噪,并基于此模型搭建房间隔缺损智能辅助诊断系统(简称ASD辅助诊断系统)。结果表明,该ASD辅助诊断系统的准确率高达97.8%,且与传统卷积神经网络相比大大降低了假阴性率。
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出版历程
  • 网络出版日期:  2021-04-07

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