基于人工智能的心血管超声检查质量控制方法及系统

本发明涉及心血管检查技术领域，具体为基于人工智能的心血管超声检查质量控制方法及系统，包括以下步骤：通过超声获取瓣膜运动图像，提取瓣叶边缘坐标，利用卷积神经网络识别瓣口中心与瓣叶尖端生成运动数据，基于轨迹拟合计算偏移度判断稳定性，分析收缩期与舒张期峰值计算对称性差，提取瓣口开口区域并结合对称性差进行自编码器分析生成波动幅度，归一化处理完成分层分级生成质量控制结果，本发明中，通过获取瓣叶边缘点并结合卷积神经网络识别关键特征，实现运动数据精准提取，轨迹拟合与偏移度计算更精细，对称性差量化评估更科学，面积波动与特征融合分析更立体，归一化处理实现分层与分级同步，结果更可信更稳定更具临床价值。