1.一种非瞬态计算机可访问介质，其上存储有用于检测至少一个患者的至少一个解剖结构中的至少一个异常的计算机可执行指令，其中，当计算机装置执行所述指令时，所述计算机装置被配置为执行包括以下步骤的流程：
接收与所述至少一个患者的所述至少一个解剖结构有关的成像信息；
使用至少一个神经网络基于所述成像信息来对所述至少一个解剖结构的至少一个特征进行分类；以及
基于使用分类流程生成的数据来检测所述至少一个异常。
2.根据权利要求1所述的计算机可访问介质，其中，所述成像信息包括所述至少一个解剖结构的至少三幅图像。
3.根据权利要求1所述的计算机可访问介质，其中，所述成像信息包括超声成像信息。
4.根据权利要求3所述的计算机可访问介质，其中，所述计算机装置还被配置为使用超声装置来生成所述超声成像信息。
5.根据权利要求1所述的计算机可访问介质，其中，所述至少一个解剖结构是心脏。
6.根据权利要求1所述的计算机可访问介质，其中，所述至少一个解剖结构的至少一个状态包括下列中的至少一个：(i)所述至少一个患者的心脏的收缩状态；(ii)所述至少一个患者的所述心脏的舒张状态；(iii)所述至少一个患者的所述心脏的膨胀状态；或(iv)所述至少一个患者的所述心脏的紧缩状态。
7.根据权利要求1所述的计算机可访问介质，其中，所述计算机装置使用视图检测流程对所述至少一个特征进行分类。
8.根据权利要求7所述的计算机可访问介质，其中，所述视图检测流程包括使用所述计算机装置检测所述成像信息中的特定成像帧的视图。
9.根据权利要求1所述的计算机可访问介质，其中，所述计算机装置还被配置为对所述至少一个异常的所述检测之前或独立于对所述至少一个异常的所述检测，使用部分分割流程和定位流程来分割所述至少一个解剖结构。
10.根据权利要求9所述的计算机可访问介质，其中，所述至少一个解剖结构是心脏，并且其中，所述计算机装置被配置为利用所述部分分割流程来从背景中分割所述至少一个患者的所述心脏的左心室和/或右心室和/或左心房和/或右心房和/或任何其他部分。
11.根据权利要求9所述的计算机可访问介质，其中，所述至少一个解剖结构是心脏，并且其中，所述定位流程是瓣膜定位流程。
12.根据权利要求11所述的计算机可访问介质，其中，所述瓣膜定位流程包括使用所述计算机装置在所述成像信息中每帧标记单个像素以放置至少一个多普勒测量点。
13.根据权利要求1所述的计算机可访问介质，其中，所述成像信息包括多幅图像，并且其中，所述至少一个神经网络包括多个神经网络，所述神经网络中的每个神经网络与所述图像中的一幅相关联。
14.根据权利要求13所述的计算机可访问介质，其中，所述计算机硬件装置被配置为使用所述神经网络中的每个神经网络来对所述图像中的所述每个神经网络的相关联的图像中的所述至少一个特征进行分类。
15.根据权利要求14所述的计算机可访问介质，其中，所述计算机装置还被配置为将由所述神经网络中的每个神经网络产生的输出进行连接。
16.根据权利要求15所述的计算机可访问介质，其中，所述计算机装置被配置为在一深度上连接所述神经网络中的每个神经网络的输出。
17.根据权利要求1所述的计算机可访问介质，其中，所述计算机装置还被配置为对所述成像信息进行上采样。
18.一种用于检测至少一个患者的至少一个解剖结构中的至少一个异常的系统，包括：
专门配置的计算机硬件装置，其被配置为：
接收与所述至少一个患者的所述至少一个解剖结构有关的成像信息；
使用至少一个神经网络基于所述成像信息来对所述至少一个解剖结构的至少一个特征进行分类；
基于由所述分类流程生成的数据检测所述至少一个异常。
19.根据权利要求18所述的系统，其中，所述成像信息包括所述至少一个解剖结构的至少三幅图像。
20.根据权利要求18所述的系统，其中，所述成像信息包括超声成像信息。
21.根据权利要求20所述的系统，其中，所述计算机硬件装置还被配置为使用超声装置来生成所述超声成像信息。
22.根据权利要求18所述的系统，其中，所述至少一个解剖结构是心脏。
23.根据权利要求18所述的系统，其中，所述至少一个解剖结构的至少一个状态包括下列中的至少一个：(i)所述至少一个患者的心脏的收缩状态；(ii)所述至少一个患者的所述心脏的舒张状态；(iii)所述至少一个患者的所述心脏的膨胀状态；或(iv)所述至少一个患者的所述心脏的紧缩状态。
24.根据权利要求18所述的系统，其中，所述计算机硬件布置还被配置为使用视图检测流程对所述至少一个特征进行分类。
25.根据权利要求24所述的系统，其中，视图所述检测流程包括使用所述计算机装置检测所述成像信息中的特定成像帧的视图。
26.根据权利要求18所述的系统，其中，所述计算机硬件装置还被配置为在对所述至少一个异常的所述检测之前或独立于对所述至少一个异常的所述检测，使用部分分割流程和定位流程来分割所述至少一个解剖结构。
27.根据权利要求26所述的系统，其中，所述至少一个解剖结构是心脏，并且其中，所述计算机装置被配置为利用所述部分分割流程来从背景中分割所述至少一个患者的所述心脏的左心室和/或右心室和/或左心房和/或右心房和/或任何其他部分。
28.根据权利要求26所述的系统，其中，所述至少一个解剖结构是心脏，并且其中，所述定位流程是瓣膜定位流程。
29.根据权利要求28所述的系统，其中，所述瓣膜定位流程包括使用所述计算机装置在所述成像信息中每帧标记单个像素以放置至少一个多普勒测量点。
30.根据权利要求18所述的系统，其中，所述成像信息包括多幅图像，并且其中，所述至少一个神经网络包括多个神经网络，所述神经网络中的每个神经网络与所述图像中的一幅相关联。
31.根据权利要求30所述的系统，其中，所述计算机硬件装置还被配置为利用所述神经网络中的每个神经网络来的所述图像中的所述每个神经网络的相关联的图像中的所述至少一个特征进行分类。
32.根据权利要求31所述的系统，其中，所述计算机硬件装置还被配置为将由所述多个神经网络产生的输出进行连接。
33.根据权利要求32所述的系统，其中，所述计算机硬件装置还被配置为在一深度上连接所述神经网络中的每个神经网络的输出。
34.根据权利要求18所述的系统，其中，所述计算机硬件装置还被配置为对所述成像信息进行上采样。
35.一种用于检测至少一个患者的至少一个解剖结构中的至少一个异常的方法，包括：
接收与所述至少一个患者的所述至少一个解剖结构有关的成像信息；
使用至少一个神经网络基于所述成像信息来对所述至少一个解剖结构的至少一个特征进行分类；以及
使用专门配置的计算机硬件装置，基于由所述分类流程生成的数据来检测所述至少一个异常。
36.根据权利要求35所述的方法，其中，所述成像信息包括所述至少一个解剖结构的至少三幅图像。
37.根据权利要求35所述的方法，其中，所述成像信息包括超声成像信息。
38.根据权利要求37所述的方法，还包括使用超声装置生成所述超声成像信息。
39.根据权利要求35所述的方法，其中，所述至少一个解剖结构是心脏。
40.根据权利要求35所述的方法，其中，所述至少一个解剖结构的至少一个状态包括下列中的至少一个：(i)所述至少一个患者的心脏的收缩状态；(ii)所述至少一个患者的所述心脏的舒张状态；(iii)所述至少一个患者的所述心脏的膨胀状态；或(iv)所述至少一个患者的所述心脏的紧缩状态。
41.根据权利要求35所述的方法，还包括使用视图检测流程来对所述至少一个特征进行分类。
42.根据权利要求41所述的方法，其中，所述视图检测流程包括使用所述计算机装置检测所述成像信息中的特定成像帧的视图。
43.根据权利要求35所述的方法，还包括在对所述至少一个异常的所述检测之前或独立于对所述至少一个异常的所述检测，使用部分分割流程和定位流程来分割所述至少一个解剖结构。
44.根据权利要求43所述的方法，其中，所述至少一个解剖结构是心脏，并且其中，所述计算机装置被配置为利用所述部分分割流程来从背景中分割所述至少一个患者的所述心脏的左心室和/或右心室和/或左心房和/或右心房和/或任何其他部分。
45.根据权利要求43所述的方法，其中，所述至少一个解剖结构是心脏，并且其中，所述定位流程是瓣膜定位流程。
46.根据权利要求45所述的方法，其中，所述瓣膜定位流程包括使用所述计算机装置在所述成像信息中每帧标记单个像素以放置至少一个多普勒测量点。
47.根据权利要求35所述的方法，其中，所述成像信息包括多幅图像，并且其中，所述至少一个神经网络包括多个神经网络，所述神经网络中的每个神经网络与所述图像中的一幅相关联。
48.根据权利要求47所述的方法，还包括使用所述神经网络中的每个神经网络，对所述图像中的所述至少一个特征的相关联的图像中的所述至少一个特征进行分类。
49.根据权利要求48所述的方法，所述图像中的所述至少一个特征的相关联的图像中的所述至少一个特征连接由所述神经网络中的每个神经网络产生的输出。
50.根据权利要求49所述的方法，所述图像中的所述至少一个特征的相关联的图像中的所述至少一个特征在一深度上将所述神经网络中的每个神经网络的输出进行连接。
51.根据权利要求50所述的方法，其中，所述图像中的所述至少一个特征的相关联的图像中的所述至少一个特征对所述成像信息进行上采样。