【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别，尤其涉及一种基于超声图像的图像质量智能检测及分类方法。
技术介绍
1、超声成像技术在医学诊断中广泛应用，其非侵入性和实时性使其成为诊断和监测疾病的重要工具。但图像质量的差异影响后期诊断结果的准确性，超声图像的质量受到多种因素的影响，包括设备性能、操作技能以及被检测对象的生理状态。不同质量的超声图像可能导致诊断的准确性和可靠性出现差异，特别是在较复杂的病例中，通过自动化检测和分类，快速识别和排除低质量图像，提高后期诊断的可靠性和一致性，并且还能优化工作流程，减少人为错误，有效提升医疗服务的质量和效率。然而，传统的基于超声图像的图像质量检测及分类方法为通过人为主观识别超声成像质量并进行分类，没有统一的超声成像质量检测及分类的标准，并且超声成像质量评估面临着精度、效率以及泛化能力等方面的问题。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术提供一种基于超声图像的图像质量智能检测及分类方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于超声图像的图像质量智能检...
【技术保护点】
1.一种基于超声图像的图像质量智能检测及分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于超声图像的图像质量智能检测及分类方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于超声图像的图像质量智能检测及分类方法，其特征在于，步骤S13包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于超声图像的图像质量智能检测及分类方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于超声图像的图像质量智能检测及分类方法，其特征在于，步骤S23包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于超声图像的图像质量智能检测及分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于超声图像的图像质量智能检测及分类方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于超声图像的图像质量智能检测及分类方法，其特征在于，步骤s13包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于超声图像的图像质量智能检测及分类方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于超声图像的图像质量智能检测及分类方法，其特征在于，步骤s23包括以下步骤：
6.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈燕，黄宗浩，胡姣姣，傅晓红，陈庆庆，陆之梦，
申请(专利权)人：上海市浦东新区公利医院第二军医大学附属公利医院，
类型：发明
国别省市：
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