CN119515965A 一种基于TSDNet的室间隔缺损定位系统及方法 （上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心）_第1页
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号一种基于TSDNet的室间隔缺损定位系统及本发明公开了一种基于TSDNet的室间隔缺视频阴阳性的UniFormer模型和检测室间隔缺损过分离超声心动图视频中的时序和空间特征进2所述采集模块用于采集多个标准视图下的超声心电图视频，并将带有所述构建模块用于基于所述数据集，构建室间隔缺损定位模型，模型采用TSDNet网络架构，包括判断超声心动图视频阴阳性的UniFormer模型和检测室间隔缺损病灶区域的经优化后的YOLOv5模型两室间隔缺损定位模型第一步视频分类采用UniFormer架构，用于处理8帧输入窗口以进行块利用所述室间隔缺损定位模型采用三阈值判决机制来进行5.一种基于TSDNet的室间隔缺损定位方法，所述方法应用于权利要求1_4任一项所述采集多个标准视图下的超声心电图视频，并将带有标签的超声心用于基于所述数据集，构建室间隔缺损定位模型，所述室间隔缺损定位模型采用TSDNet网络架构，包括判断超声心动图视频阴阳性的UniFormer模型和检测室间隔缺损病室间隔缺损定位模型第一步视频分类采用UniFormer架构，用于处理8帧输入窗口以进行34[0004]心脏超声视频中的VSD检测任务与标准视频理解任务有显著不同。虽然一般视频分析通常聚焦于从延长序列中提取语义信息，但VSD检测需要识别心动周期内的特定瞬时事件。在VSD超声视频中，这就需要一种能有效隔离和检查这些短暂关键期的时序分析方定位模型采用TSDNet网络架构，包括判断超声心动图视频阴阳性的UniFormer模型和检测室间隔缺损病灶区域的经优化后的YOLOv5于处理8帧输入窗口以进行VSD二元分类；第二步利用优化后的YOLOv5模型在单帧内进行5[0015]其中，Jsmooth表示所述室间隔缺损定位模型输出的平滑决策；θhigh=0.75；θlow=TSDNet网络架构，包括判断超声心动图视频阴阳性的UniFormer模型和检测室间隔缺损病于处理8帧输入窗口以进行VSD二元分类；第二步利用优化后的YOLOv5模型在单帧内进行[0026]其中，Jsmooth表示所述室间隔缺损定位模型输出的平滑决策；θhigh=0.75；θlow=6采用TSDNet网络架构，包括判断超声心动图视频阴阳性的UniFormer模型和检测室间隔缺架构，包括判断超声心动图视频阴阳性的UniFormer模型和检测室间隔缺损病灶区域的经7[0063]A=softmax(QKT/vc,ve⃞TXC，*表示逐元素乘法。83=0.1，[0100]S1.采集多个标准视图下9架构，包括判断超声心动图视频阴阳性的UniFormer模型和检测室间隔缺损病灶区域的经[0127]A=softmax(QKT/vc,ve⃞TXC，*表示逐元素乘法。

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