[發明專利]利用人工智能網絡的超聲圖像識別系統和方法在審
| 申請號： | 202110360186.1 | 申請日： | 2017-03-09 |
| 公開（公告）號： | CN112957074A | 公開（公告）日： | 2021-06-15 |
| 發明（設計）人： | N·帕古拉托斯;R·派盧爾;K·古德溫 | 申請（專利權）人： | 安科諾思公司 |
| 主分類號： | A61B8/08 | 分類號： | A61B8/08;G06F3/0484;G06K9/46;G06K9/62;G06T7/00;G16H30/20;G16H30/40;G16H50/20 |
| 代理公司： | 北京市君合律師事務所 11517 | 代理人： | 毛健;徐伊迪 |
| 地址： | 美國華*** | 國省代碼： | 暫無信息 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 利用 人工智能 網絡 超聲 圖像 識別 系統 方法 | ||
1.一種方法，其特征在于，所述方法包括：
通過超聲圖像識別訓練網絡接收超聲訓練圖像；
通過所述超聲圖像識別訓練網絡，基于所述接收的超聲訓練圖像生成超聲圖像知識；以及
將所述超聲圖像知識發送到獲取超聲圖像的超聲成像裝置，所述超聲成像裝置與所述超聲圖像識別訓練網絡分離并遠離所述超聲圖像識別訓練網絡。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
通過所述超聲成像裝置獲取患者的超聲圖像；以及
基于所述超聲圖像知識自動確定所述獲取的超聲圖像是否表示器官的臨床期望視圖。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
將獲取的所述患者的超聲圖像發送到所述超聲圖像識別訓練網絡，以進一步訓練所述超聲圖像識別訓練網絡并生成更新的超聲圖像知識。
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，確定所述接收的超聲圖像是否表示所述器官的臨床期望視圖包括：
實施神經網絡、深度學習、卷積神經網絡和貝葉斯程序學習技術中的至少一種，以確定所述接收的超聲圖像是否表示所述器官的臨床期望視圖。
5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，確定所述接收的超聲圖像是否代表所述器官的臨床期望視圖包括：
確定所述接收的超聲圖像是否代表心臟的胸骨上、肋下、短軸胸骨旁、長軸胸骨旁、心尖兩腔、心尖三腔、心尖四腔和心尖五腔的視圖中的至少一個。
6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，發送的所獲取的所述患者的超聲圖像包括指示與所述獲取的超聲圖像相關聯的一個或多個已知特征的訓練數據。
7.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
基于所述超聲圖像知識確定所述獲取的超聲圖像是指示正常功能還是特定病理。
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