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摘要
本发明公开了一种基于DeepLabV3网络的左心室超声动态分割方法,所述动态分割方法包括如下步骤：收集二维超声心动图中心尖四腔切面的数据,形成数据集；对数据集进行预处理并标准化,并将数据集划分为训练集,测试集以及验证集；构建深度学习网络模型,用上述划分得到的训练集对网络模型进行训练；使用训练阶段得到的最终权重参数对验证集进行验证,验证集评估出来的效果用来调整超参数,最后用测试集进行测试。本发明方法中的网络模型使用的参数更少,降低了网络的复杂度,同时能够自动地、准确地动态提取二维超声心动图中心尖四腔切面中的左心室区域,无需人工进行交互,通用性、泛化能力较好。
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