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基于深度学习兽用超声图像处理方法技术

技术编号:44460403 阅读:24 留言:0更新日期:2025-02-28 19:08
本发明专利技术提供基于深度学习兽用超声图像处理方法,包括如下步骤:S1、通过超声探头采集原始超声图像并进行预处理;S2、构建深度学习模型并引入多区域特征融合网络以及金字塔边界注意力模块并对图像进行多区域特征的提取;S3、对模型训练、优化;S4、采用步骤S3训练过后的模型对步骤S2得到的超声图像进行分割;S5、对步骤S4分割后的超声图像进行优化;S6、将步骤S5优化后的超声图像叠加在步骤S1的原始超声图像上进行可视化展示,并得到最终的超声图像,通过构建金字塔边界注意力模型识别超声图像中的特征图像,并对特征图像进行分割优化,使特征图像更为清晰明确,便于饲养员准确的得知牛胎儿的健康状态以及母牛子宫的复原状态。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理,尤其涉及基于深度学习兽用超声图像处理方法


技术介绍

1、超声成像技术因其无创、实时、安全和非侵入性的特点,在医学和兽医学领域得到了广泛应用。

2、特别是在畜牧业中,b超成像技术已成为监测牛孕期状况的重要手段。然而,传统的超声图像处理手段在处理复杂、模糊的牛孕期b超图像时,由于牛体内的解剖结构较为复杂,尤其是在孕期,胎儿与母体器官之间的关系更加紧密,增加了图像解析的难度,因此,基于深度学习的超声图像处理方法应运而生,旨在提高牛孕期b超图像的处理效率和准确性。

3、因此,有必要提供一种新的基于深度学习兽用超声图像处理方法解决上述技术问题。


技术实现思路

1、为解决上述技术问题,本专利技术提供基于深度学习兽用超声图像处理方法。

2、本专利技术提供的基于深度学习兽用超声图像处理方法,包括如下步骤:

3、s1、通过超声探头采集原始超声图像,对原始超声图像进行灰度化、归一化以及去噪处理,并根据图像中胎儿的信息进行标注;

<p>4、s2、构建深本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于深度学习兽用超声图像处理方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于深度学习兽用超声图像处理方法,其特征在于,所述步骤S2中构建深度学习模型并对图像进行处理的过程包括如下步骤:

3.根据权利要求2所述的基于深度学习兽用超声图像处理方法,其特征在于,所述步骤S3中的损失函数为Focalloss和Diceloss的组合混合损失函数以及边界损失函数。

4.根据权利要求3所述的基于深度学习兽用超声图像处理方法,其特征在于,所述步骤S22中的特征融合模块包括基本残差块、CBAM注意力模块,再次利用基本残差块对步骤S21得到的多个图像进行...

【技术特征摘要】

1.基于深度学习兽用超声图像处理方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于深度学习兽用超声图像处理方法,其特征在于,所述步骤s2中构建深度学习模型并对图像进行处理的过程包括如下步骤:

3.根据权利要求2所述的基于深度学习兽用超声图像处理方法,其特征在于,所述步骤s3中的损失函数为focalloss和diceloss的组合混合损失函数以及边界损失函数。

4.根据权利要求3所述的基于深度学习兽用超声图像处理方法,其特征在于,所述步骤s22中的特征融合模块包括基本残差块、cbam注意力模块,再次利用基本残差块对步骤s21得到的多个图像进行进一步细化特征,最后进行残差连接。

5.根据权利要求4所述的基于深度学习兽用超声图像处理方法,其特征在于,所述步骤s3...

【专利技术属性】
技术研发人员:乔旭东乔旭磊张廷玉
申请(专利权)人:乔旭东
类型:发明
国别省市:

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