[发明专利]一种基于深度学习的脊柱畸形筛查系统及方法有效
| 申请号： | 201810434100.3 | 申请日： | 2018-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN108710901B | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 杨军林;林浩添;张凯;范恒伟;黄紫房 | 申请（专利权）人： | 广州市新苗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G16H15/00;G16H50/30 |
| 代理公司： | 广州润禾知识产权代理事务所(普通合伙) 44446 | 代理人： | 周郑奇;林名钦 |
| 地址： | 510000 广东省广州市越秀区中山二路马棚*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明具体涉及了一种基于深度学习的脊柱畸形筛查分类系统及方法，可将获取的人体外观照片进行自动分析从而实现脊柱畸形筛查分类。该系统是由深度学习框架自主学习由医学专家根据对应的X线结果注释分类的正常群体和脊柱畸形群体的外观图片，得到训练完成的深度学习模型。用户可运用各类终端在联机或脱机状态下使用该系统自动提取上传的外观图片信息、判别是否存在脊柱畸形并评价其严重程度，最终给出风险报告及相应医疗建议。现行的脊柱畸形筛查方法需要训练专业人员操作，且存在成本高、耗时长及阳性预测率不理想等问题，本筛查系统及方法弥补了现行筛查方法的缺陷，简单易行，无需训练专业人员操作，可解决大规模脊柱畸形筛查难以施行的困境。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 脊柱 畸形 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的脊柱畸形筛查系统，其特征在于，至少包括：处理分析模块，其中预置有若干深度学习模型，通过该深度学习模型对脊柱外观图片进行分析处理，得出分析结果。
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