• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 中国专利> 一种基于深度学习的胸腰椎骨折识别分割与检测定位方法

一种基于深度学习的胸腰椎骨折识别分割与检测定位方法

页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 法律信息
  • 相似文献

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的胸腰椎骨折识别分割与检测定位方法，包括以下步骤：S1：采集CT图像，并利用U‑Net神经网络进行胸腰椎识别分割，得到存在骨折的胸腰椎骨目标区域；S2：在存在骨折的胸腰椎骨目标区域中，利用Faster‑Rcnn深度学习网络进行胸腰椎骨折检测，并定位。本发明需首先从CT图像中定位可能存在骨折的胸腰椎骨目标区域，以供后续深入分析椎骨状态。由此，运用Faster‑Rcnn深度学习网络来检测胸腰椎骨骨折，探索关注目标在影像场景空间中的相对位置关联关系，定位骨折位置是属于胸椎还是腰椎并在其各自第几节，形成胸腰椎各类骨折的检测分割和定位方法，其定位准确。

著录项

  • 公开/公告号CN114494192A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西南交通大学;

    申请/专利号CN202210092665.4

  • 发明设计人 余志斌;马立泰;刘婧潇;杨毅;

    申请日2022-01-26

  • 分类号G06T7/00;G06T7/11;G06T7/70;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G16H30/20;

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 610031 四川省成都市二环路北一段

  • 入库时间 2023-06-19 15:18:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-31

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/00 专利申请号:2022100926654 申请日:20220126

    实质审查的生效

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号