技术总结
本发明公开了子宫内膜腺体密度预估方法，属于人工智能领域，方法包括训练检测网络进行训练，获取子宫内膜视频数据，截取宫腔镜图片，宫腔镜图片进行标准化处理，使用训练网络和匹配网络对宫腔镜图片进行识别获取腺体；将识别后的宫腔镜图片去重叠后进行组合，得到子宫内膜整体图像；得到子宫内膜腺体密度。本发明可以提高宫腔粘连分类的特异性及预测预后的准确性，基于深度学习的宫腔粘连判断机理进行分析，精确定位宫腔粘连的病理形态学靶点，通过策略选择更精准的对图像进行识别，可以大大的减少运算的过程，可以提前选择相应的兴趣特征值，提高检测的精度和效率，对宫腔粘连分类进行大数据的收集，提出宫腔粘连同质化诊疗方案。案。案。
技术研发人员：徐大宝 徐露 赵行平
受保护的技术使用者：湖南科迈森医疗科技有限公司
技术研发日：2021.03.21
技术公布日：2021/6/25