【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，尤其涉及一种医学超声图像的注释方法与系统。
技术介绍
1、在医学超声图像注释过程中，面临着如何准确识别和定位图像中的文本信息，并将其与图像内容进行匹配的技术难题。由于超声图像质量参差不齐，图像中的文本信息位置、大小、字体、颜色等特征差异较大，传统的文本识别方法难以准确提取和定位图像中的文本信息。同时，超声图像中往往包含大量的专业术语和缩写，如何准确理解和匹配这些专业术语，也是一个亟待解决的问题。此外，超声图像中的文本信息通常与图像内容密切相关，如何在文本识别的基础上，进一步分析文本与图像的语义关联，以实现精准的图像注释，也是一个富有挑战性的课题。这些问题的解决需要综合运用计算机视觉、自然语言处理等多个领域的技术，如何在海量医学超声图像数据中，构建高效、鲁棒的文本识别和语义理解模型，实现自动化、智能化的医学图像注释，是一个亟待攻克的技术难题。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是，提供一种医学超声图像的注释方法与系统。
2、为实现上述目的，本专利技术...
【技术保护点】
1.一种医学超声图像的注释方法，其特征在于，包括：
2.如权权利要求1所述的医学超声图像的注释方法，其特征在于，步骤S2中，采用基于深度学习的文本检测算法，自动检测和定位图像中的文本区域，获取文本的位置、大小等空间信息。
3.如权权利要求2所述的医学超声图像的注释方法，其特征在于，步骤S3中，根据检测到的文本区域，使用OCR技术进行文本识别，运用基于字符分割的方法和基于序列学习的方法，提取图像中的文本内容，得到文本识别结果。
4.如权权利要求3所述的医学超声图像的注释方法，其特征在于，步骤S4中，针对OCR识别出的文本，构建医学领域...
【技术特征摘要】
1.一种医学超声图像的注释方法，其特征在于，包括：
2.如权权利要求1所述的医学超声图像的注释方法，其特征在于，步骤s2中，采用基于深度学习的文本检测算法，自动检测和定位图像中的文本区域，获取文本的位置、大小等空间信息。
3.如权权利要求2所述的医学超声图像的注释方法，其特征在于，步骤s3中，根据检测到的文本区域，使用ocr技术进行文本识别，运用基于字符分割的方法和基于序列学习的方法，提取图像中的文本内容，得到文本识别结果。
4.如权权利要求3所述的医学超声图像的注释方法，其特征在于，步骤s4中，针对ocr识别出的文本，构建医学领域的专业术语知识库和缩写词典，通过词典匹配和语义分析，将识别出的文本映射到标准的医学术语上，获得规范化的文本表示。
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