技术总结
本发明涉及一种超声图像膀胱脱垂自动分级方法，包括：获取训练数据集中的超声图像，同时医生进行标注；对所述获取的超声图像进行特征提取；根据上述提取的特征值，结合医生的标注训练第一层时空回归模型，并预测训练数据得到对应的位移图，提取上下文特征，结合医生的标注训练第二层时空回归模型；获取测试数据集中的超声图像，同时医生进行标注预测；对测试数据集中的超声图像进行特征提取，利用第一层时空回归模型得到对应的位移图；在位移图上提取上下文特征，第二层时空回归模型预测最终位移图并进行识别；依据标准对膀胱脱垂进行自动分级。本发明还涉及一种超声图像膀胱脱垂自动分级系统。本发明能够在提高检查的效率同时降低组间的误差。
技术研发人员：倪东;季兴;郑介志;雷柏英;汪天富
受保护的技术使用者：深圳大学
文档号码：201610851799
技术研发日：2016.09.26
技术公布日：2017.03.15