[发明专利]一种用于核磁共振成像中的椎体定位、识别和分割的多任务关系学习方法有效
| 申请号： | 201911390016.7 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111192248B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 李玉军;张冉冉;刘治;张文真;李邦军 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/66;G06T7/73;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0442 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 许德山 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于核磁共振成像中的椎体定位、识别和分割的多任务关系学习方法。本发明基于深度学习充分地利用了多任务之间关系，极大地改善了由于椎体间相似及图像质量造成的挑战。对于脊柱的自动分析，提供了一种有效的多任务学习框架。这种框架可以很容易地推广到其它图像的应用，为图像的定位、识别和分割这三种任务的有效解决提供了通用的框架。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 核磁共振成像 中的 定位 识别 分割 任务 关系 学习方法 | ||
【主权项】：
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