【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及超声医疗检测技术，特别涉及一种基于云计算和便携终端的超声结节分割方法。
技术介绍
1、现有技术已经在便携式超声设备的基础上，通过部署云服务器与本地终端来进行协同交互式高阶成像，即云超声技术。通过部署云服务器与本地终端，实现协同交互式高阶成像，将超声收发终端扫描接收到的超声图像数据通过网络传输至云端，在云端对超声数据进行二次处理，之后再返回到交互终端中进行显示。
2、该技术可以最大化利用云端计算资源，在保证算法性能的同时，使超声系统的便携性能不再受限，使得超声系统的计算能力增强与便携装置的功耗和散热之间的矛盾不再存在。
3、但是，该技术仍存在不足之处：由于用于云计算的数据传送过程会受到网络传输限制，如果要进行实时分析会有延迟问题，导致分析无法顺利进行。因此，该技术仅能用于历史数据回顾、分析，无法基于本地终端的超声数据进行实时分析。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是，克服现有技术的不足，提供一种基于云计算和便携终端的超声结节分割方法。
...【技术保护点】
1.一种基于云计算和便携终端的超声结节分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在制作训练数据集时，先进行拆帧处理，标记帧图像中的有效区段和超声区域信息；然后根据超声区域信息对原始图像进行裁剪，按临床医学判断标准对有效区段内超声区图像的结节进行标注；在训练数据集中，针对每个结节生成与结节超声区图像大小一致的掩膜二值图，图中像素不为0的区域表示超声区图像对应位置存在结节，反之则不存在结节。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个病例为一个独立的超声视频；在进行联合训练或联合分割与提取时，以一个超声视频...
【技术特征摘要】
1.一种基于云计算和便携终端的超声结节分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在制作训练数据集时，先进行拆帧处理，标记帧图像中的有效区段和超声区域信息；然后根据超声区域信息对原始图像进行裁剪，按临床医学判断标准对有效区段内超声区图像的结节进行标注；在训练数据集中，针对每个结节生成与结节超声区图像大小一致的掩膜二值图，图中像素不为0的区域表示超声区图像对应位置存在结节，反之则不存在结节。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个病例为一个独立的超声视频；在进行联合训练或联合分割与提取时，以一个超声视频为单位，每9帧超声区图像联合输出一个结节分割特征；其中，前3帧由本地的轻量级卷积神经网络提取特征，后6帧由云端的深度卷积神经网络提取特征；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在双网络结节分割系统中，设定损失函数表...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋思远，孔德兴，吴法，孔维真，
申请(专利权)人：浙江求是数理医学研究院，
类型：发明
国别省市：
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