[发明专利]一种基于深度学习的分节段椎骨CT图像分割方法有效
| 申请号： | 202110541839.6 | 申请日： | 2021-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN113313717B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 李冰;刘创 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/42;G06V10/762;G06V10/82 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 邓宇 |
| 地址： | 150000 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的分节段椎骨CT图像分割方法，涉及图像分割技术领域；它的分割方法如下：步骤一、脊椎CT图像的预处理；步骤二、椎骨中心检测；步骤三、椎骨CT图像分割；本发明利用深度学习的方式自动检测出当前图像中所有的可见椎骨中心，通过分割网络对其进行高分辨率分割；帮助医生早期有效发现椎骨畸形和损伤，从而能够及时预防和治疗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 分节 椎骨 ct 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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