(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210142434.X (22)申请日 2022.02.16 (71)申请人 中国人民解 放军空军特色医学中心 地址 100142 北京市海淀区阜成路28号 (72)发明人 刘淑萍　李利　赵国政　孙斌　 林榕　李迪　徐娟　龚凤玲　 安云恒　 (74)专利代理 机构 北京兴智翔达知识产权代理 有限公司 1 1768 专利代理师 郭卫芹 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01)G06K 9/62(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/77(2022.01) (54)发明名称 一种用于医学选拔与鉴定的超声标准数据 处理方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种用于医学选拔与鉴定的 超声标准数据处理方法及系统， 属于医疗数据平 台领域， 该方法包括以下步骤： S1： 获取医学选拔 对象的超声影像， 并将影像数据标注 为统一的数 据格式； S2： 采用深度卷积经网络从医学选拔对 象的超声影像中分割出目标区域； S3： 提取目标 区域中影像学特征； S4： 对影像学特征进行选择 和降维； S5： 根据所分析数据的类型， 选 择预测模 型， 分析目标区的异质性。 本方法能够实现远程 医学的技术基础及实现计算机辅助诊断参与， 进 而能够提高招飞医学选拔和飞行人员评估鉴定 中超声相关技 术的科学性、 规范性及可操作性。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 114519705 A 2022.05.20 CN 114519705 A 1.一种用于医学选拔与鉴定的超声标准数据处 理方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1： 获取医学选拔对象的超声影 像， 并将影 像数据标注为统一的数据格式； S2： 采用深度卷积经网络从医学选拔对象的超声影 像中分割出目标区域； S3： 提取目标区域中影 像学特征； S4： 对影像学特征进行选择和降维； S5： 根据所分析 数据的类型， 选择 预测模型， 分析目标区的异质性。 2.如权利要求1所述的用于 医学选拔与鉴定的超声标准数据处理方法， 其特征在于， 所 述步骤S1中， 所述将影像数据标注为统一的数据格式包括： 将影像数据的所有信息进行数 据分类、 编码、 顺序排列， 形成超声标准数据串， 以二维码或条 形码形式进行传输 。 3.如权利要求1所述的用于 医学选拔与鉴定的超声标准数据处理方法， 其特征在于， 所 述步骤S2中， 建立基于卷积神经网络的深度学习计算机辅助诊断超声图像人工智能模型， 在标准化超声图像数据库的基础上构建正常超声图像标准模型， 并根据CNN特性设计多层 级数据构建算法， 结合数据库资源经深度学习提取超声图像特 征。 4.如权利要求1所述的用于 医学选拔与鉴定的超声标准数据处理方法， 其特征在于， 所 述步骤S3中， 所述影像学特征包括： 使用数学公式定量计算的目标区特征， 以及 使用神经网 络提取的图像的深度特 征。 5.如权利要求1所述的用于 医学选拔与鉴定的超声标准数据处理方法， 其特征在于， 所 述步骤S4中， 采用的降维方法包括： 方差 分析、 相关性度量、 组合决策树方法、 主成分分析法 和/或特征一致性度量。 6.一种用于 医学选拔与鉴定的超声标准数据处理系统， 其特征在于， 包括标注模块， 分 割模块， 提取模块， 特 征处理模块和训练模块； 所述标注模块用于获取医学选拔对象的超声影像， 并将影像数据标注为统一的数据格 式； 所述分割模块用于采用深度卷积经网络从医学选拔对象的超声影像中分割出目标区 域； 所述提取模块用于提取目标区域中影 像学特征； 所述特征处理模块用于对影 像学特征进行选择和降维； 所述训练模块用于根据所分析 数据的类型， 选择 预测模型， 分析目标区的异质性。 7.如权利要求6所述的用于 医学选拔与鉴定的超声标准数据处理系统， 其特征在于， 所 述标注模块中， 将影像数据的所有信息进行数据分类、 编码、 顺序排列， 形成超声标准数据 串， 以二维码或条 形码形式进行传输 。 8.如权利要求6所述的用于 医学选拔与鉴定的超声标准数据处理系统， 其特征在于， 所 述分割模块中， 建立基于卷积神经网络的深度学习计算机辅助诊断超声图像人工智能模 型， 在标准化超声图像数据库的基础上构建正常超声图像标准模型， 并根据CNN特性设计多 层级数据构建算法， 结合数据库资源经深度学习提取超声图像特 征。 9.如权利要求6所述的用于 医学选拔与鉴定的超声标准数据处理系统， 其特征在于， 所 述提取模块中， 所述影像学特征包括： 使用数学公式定量计算的目标区特征， 以及使用神经 网络提取的图像的深度特 征。 10.如权利要求6所述的用于医学选拔与鉴定的超声标准数据处理系统， 其特征在于，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114519705 A 2所述特征 处理模块中， 采用的降维方法包括： 方差 分析、 相关性度量、 组合决策树方法、 主成 分分析法和/或特 征一致性度量。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114519705 A 3