[发明专利]一种基于卷积神经网络的骨量检测方法有效
| 申请号： | 202010977948.8 | 申请日： | 2020-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN112070760B | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 邱剑锋;杨万理;张兴义;储建军;王啟军 | 申请（专利权）人： | 安徽大学;合肥市滨湖医院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230601 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的骨量检测方法，其步骤包括：1构建卷积神经网络；2获取根据骨密度仪标注的X光片数据集并进行预处理；3利用X光片数据集对神经网络进行训练，得到能够对骨量异常、骨量减少和骨量正常的X光片进行识别的网络模型；4利用网络模型对X光片进行检测，评估模型的分类精度；5基于训练的网络模型进行集成，并转化为可执行程序exe，输入dicom格式待检测数据，得到对应检测结果。本发明能实现端到端的骨量异常、骨量减少和骨量正常的X光片的检测，从而方便快捷的及时发现骨量减少或骨量异常状态，辅助进一步检查和治疗，以降低因为骨量异常而发生的一系列风险。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 检测 方法 | ||
【主权项】：
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