[发明专利]基于深度学习的头颅侧位片关键点自动侦测方法及系统在审
| 申请号： | 201910843438.9 | 申请日： | 2019-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN110706203A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 李娟;秦睿;林昱澄;包雷 | 申请（专利权）人： | 成都玻尔兹曼智贝科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 51242 成都环泰知识产权代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 李斌;黄青 |
| 地址： | 610000 四川省成都市高*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的头颅侧位片关键点自动侦测方法，包括如下步骤：a、准备数量为L的侧位片作为样本；b、在步骤a中的每个样本中标注出预测框和关键点；c、搭建两个层数为M的深度神经网络模型，其中一个为预测框模型，另外一个为关键点模型；d、用步骤b中标注好的样本分别对步骤c中的两个模型进行监督训练N次；e、将新的侧位片输入至预测框模型，得到预测框，将预测框区域的图片抠出，并将抠出的图片输入关键点模型，得到关键点坐标。本发明可快速标注出侧位片关键点，并且将精度控制在临床要求范围内。本发明还公开了一种基于深度学习的头颅侧位片关键点自动侦测系统。 | ||
| 搜索关键词： | 关键点 侧位 预测 标注 样本 神经网络模型 自动侦测系统 精度控制 图片输入 自动侦测 框区域 学习 监督 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的头颅侧位片关键点自动侦测方法，其特征在于，包括如下步骤：/na、准备数量为L的侧位片作为样本；/nb、在步骤a中的每个样本中标注出预测框和关键点；/nc、搭建两个层数为M的深度神经网络模型，其中一个为预测框模型，另外一个为关键点模型；/nd、用步骤b中标注好的样本分别对步骤c中的两个模型进行监督训练N次；/ne、将新的侧位片输入至预测框模型，得到预测框，将预测框区域的图片抠出，并将抠出的图片输入关键点模型，得到关键点坐标。/n
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