【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像人工智能分类识别，具体为一种对超声图像进行钙化灶声影模拟的图片数据增广算法。
技术介绍
1、目前人工智能发展速度飞快，图像分类识别是人工智能中非常重要的一个研究分支，医学影像也在人工智能的加持下得到准确率和诊断效率的高度提升。人工智能分类识别图像的精准度提高有赖于经过准确标注的高质量图片数据集。图片数据集不仅要数量大，而且要质量高，各分类间数量要均衡。
2、在真实世界中，病灶的超声图像往往受到许多影响因素的干扰，而钙化灶的声影是其中重要一个。在这种情况下，增大图片数量是一个解决办法，但是其成本非常高，常用的方法是对现有的图片数据集进行增广，可以提高人工智能程序的准确率与鲁棒性性[1]。而添加了钙化灶声影的超声训练图片数据集，显然能提高人工智能程序在真实世界中对含有钙化灶图片识别的准确率和鲁棒性。
3、目前还没有公开发表的技术用于对超声图像钙化灶声影的模拟。现有的图片增广技术仅对图片进行亮度、色度、旋转、贴片等[2]，和通用于一般图片图片增广技术没有区别[3]，并没有对超声图片的伪像，特别是钙化灶...
【技术保护点】
1.一种超声图像钙化灶声影模拟算法，其特征在于，包括如下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种超声图像钙化灶声影模拟算...
【专利技术属性】
技术研发人员：傅政，徐菊英，邱吉苗，陆志剀，刘星明，黄承，王润禺，何萍，齐柯兰，杨保建，单妍，叶钶炜，
申请(专利权)人：中国人民解放军联勤保障部队第九〇六医院，
类型：发明
国别省市：
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