一种用于训练心脏病识别模型的照片选取及处理方法
CN121147602BActive Publication Date: 2026-07-17南昌大学第一附属医院
Patent Information
- Authority / Receiving Office
- CN · China
- Patent Type
- Patents(China)
- Current Assignee / Owner
- 南昌大学第一附属医院
- Filing Date
- 2025-09-09
- Publication Date
- 2026-07-17
AI Technical Summary
Technical Problem
[0006]本发明所要解决的问题是：旨在解决心脏病识别模型训练中数据质量低、标注不一致及隐私泄露三大核心问题
Benefits of technology
[0016]本发明的有益效果是：基于临床指南构建的切面标签规则与运动伪影量化分析，结合DICOM元数据筛选，从源头确保图像的解剖结构完整性和清晰度，减少因伪影或低分辨率导致的后续模型偏差，通过分辨率阈值过滤、直方图与频域分析剔除低质量图像，并利用形态学操作填充心脏区域孔洞，进一步优化图像细节；
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Smart Images
Figure CN121147602B_ABST
Abstract
本发明提供了一种用于训练心脏病识别模型的照片选取及处理方法，通过结合临床指南与图像分析技术，基于DICOM元数据和解剖特征建立切面筛选规则，基于字段匹配标准切面，量化运动伪影程度，结合心率及呼吸信号过滤伪影图像，采用OpenCV直方图峰度分析与频域高频能量检测，剔除低分辨率及噪声过高的图像，手动分割心脏结构并形态学闭运算修复边界，基于LabelImg插件实现病理标注，进行局部锐化与设备模拟增强，基于OCR识别+高斯模糊处理敏感信息，标准化命名，评估标注一致性，分层抽样构建训练集，通过多模态质量控制、半自动标注与隐私保护策略，确保模型训练数据的准确性、完整性和合规性。
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