【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医学图像处理，具体涉及一种基于注意力融合特征的颈内静脉和动脉识别方法和系统。
技术介绍
1、颈内静脉穿刺置管术是临床上常见的治疗方式，患者应用该种方法可以保证救治效率，同时提升疾病的治疗成功率。传统的颈内静脉穿刺方式多以表面观察或是手部触及或是超声引导为标准进行穿刺，超声引导下的穿刺成功率较前两种方式有所提高，但是仍然受到医生专业水平的影响。若是穿刺不成功则会损伤周边组织皮肤，甚至出现其他并发症情况，严重者会出现死亡。
2、随着人工智能技术在医学领域的应用，如果能够采用人工智能模型基于超声图像来自动识别颈内静脉和动脉的方法，由此提示初级医生颈内静脉的具体位置，以防止颈内静脉穿刺置管术的失败，大大提高临床诊疗的质量和效率。
3、现有技术中，人工智能模型已经被应用于医学图像中的血管分割，例如中国专利技术专利“cn109919935b一种头颈体血管分割方法及设备”公开了用神经网络模型分割头颈体血管的方法。然而，静脉和动脉在医学图像中特征较为相似，因而现有的人工智能模型仍然难以对静脉和动脉进行区分。因此，提...
【技术保护点】
1.一种基于注意力融合特征的颈内静脉和动脉识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.按照权利要求1所述的识别方法，其特征在于：所述医学图像为超声图像。
3.按照权利要求1所述的识别方法，其特征在于：所述医学图像是静态状态和加压状态下的医学图像。
4.按照权利要求3所述的识别方法，其特征在于：步骤1中，分割的结果为静态状态下的一张掩码图和加压状态下的一张掩码图；步骤2中，将两张掩码图作为所述分类模型的输入。
5.按照权利要求1所述的识别方法，其特征在于：步骤1中，所述预处理包括对医学图像的筛选、尺寸调整和同一病例的医学图像
【技术特征摘要】
1.一种基于注意力融合特征的颈内静脉和动脉识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.按照权利要求1所述的识别方法，其特征在于：所述医学图像为超声图像。
3.按照权利要求1所述的识别方法，其特征在于：所述医学图像是静态状态和加压状态下的医学图像。
4.按照权利要求3所述的识别方法，其特征在于：步骤1中，分割的结果为静态状态下的一张掩码图和加压状态下的一张掩码图；步骤2中，将两张掩码图作为所述分类模型的输入。
5.按照权利要求1所述的识别方法，其特征在于：步骤1中，所述预处理包括对医学图像的筛选、尺寸调整和同...
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