[发明专利]一种基于并行深度神经网络的骨扫描图像处理方法及系统有效
| 申请号： | 201910720428.6 | 申请日： | 2019-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN110443792B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 蒲晓蓉 | 申请（专利权）人： | 四川医联信通医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06V10/764;G06V10/82;G06T5/00;G06T5/30;G06T5/20 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 彭思思 |
| 地址： | 610000 四川省成都市锦江区*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于并行深度神经网络的骨扫描图像处理方法及系统，属于骨扫描图像处理技术领域，包括图像获取模块、对骨扫描图像进行预处理和图像分割，获取分割部位图像的图像处理模块、建立并行深度神经网络模型，根据分割部位图像训练并行深度神经网络模型，得到训练好的并行深度神经网络模型的模型训练模块、根据训练好的并行深度神经网络模型对分割部位图像进行特征提取，检测存在热点的部位的特征提取模块，以及根据存在热点的部位对分割部位图像进行分类，并在骨扫描图像上区别标记出热区部位和常区部位的分类模块；本发明解决了现有手工处理骨扫描图像导致凸显不明确，标准不统一，存在误差且处理速度较慢、准确度较低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 并行 深度 神经网络 扫描 图像 处理 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于并行深度神经网络的骨扫描图像处理方法，包括以下步骤：步骤1：导入骨扫描图像，所述骨扫描图像包括前身图像和后身图像；步骤2：对骨扫描图像进行预处理和图像分割，获取骨骼的分割部位图像；步骤3：建立并行深度神经网络模型，根据分割部位图像训练并行深度神经网络模型，得到训练好的并行深度神经网络模型；步骤4：根据训练好的并行深度神经网络模型对步骤2的分割部位图像进行特征提取，得到存在热点的部位；步骤5：根据步骤4提取出的存在热点的部位对分割部位图像进行分类，并在骨扫描图像上区别标记出热区部位和常区部位。
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