基于机器学习的超声图像识别技术进展与应用
超声图像在临床上使用广泛,具有对比度低的特点,同时存在散斑、伪影等干扰因素,增加了医生对感兴趣区域定位识别的难度.感兴趣区域的定位识别规律往往较复杂,需要从大量的数据中才能总结.图像识别算法可以在临床上辅助医生定位识别感兴趣区域,而机器学习是一种能够总结数据规律并能用于预测数据的技术.如此,学者可以免于低效重复劳动,医生可以受益于医疗智能化.
超声诊断 图像识别 机器学习 人工智能 轮廓模型
黄骥
无锡海鹰医疗科技股份有限公司 江苏 无锡 214000
国内会议
苏州
中文
6-11
2019-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）