[发明专利]一种基于深度学习的脊椎MRI影像关键点检测方法有效
| 申请号： | 202010824727.7 | 申请日： | 2020-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN112184617B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 刘刚;郑友怡;方向前;马成龙;赵兴 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本文提出的发明称为一种基于深度学习的脊椎MRI影像关键点检测方法。本发明公开了一种基于深度学习的脊椎MRI影像关键点检测方法，该方法首先利用深度目标检测网络检测定位脊椎MRI影像中的椎骨并识别出S1(骶1)作为定位脊椎，然后结合脊椎的结构信息过滤假阳性检测结果和判断各块椎骨的细粒度标签。随后利用关键点检测网络分别检测各块椎骨上下边界UA、UM、UP、LA、LM、LP共计六个关键点，再结合边缘信息确定修正各个椎骨的关键点位置，最后可开发成交互式的可视化MRI脊椎影像关键点自动标注软件。本发明可自动提取脊椎MRI影像的关键点，在医学影像分析、辅助医疗等方面有着巨大的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 脊椎 mri 影像 关键 检测 方法 | ||
【主权项】：
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