该研究介绍了一种基于机器学习的CME识别与参数获取方法，能够高效、快速地识别微弱的CME信号并给出准确的形态信息。通过神经网络和图像处理算法，成功将CME区域与背景分开，并推导出CME的运动学参数。该方法高效、快速，可应用于CME到达时间预测和三维重构等其他方面的工作。