[发明专利]一种基于深度学习的椎体压缩性骨折多模态智能诊断系统有效
| 申请号： | 202110588575.X | 申请日： | 2021-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN113384261B | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 吴梦林;俞祝良;张广滔;廉宪坤 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | A61B5/055 | 分类号： | A61B5/055;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/40;G06T7/00;G06T7/11 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的椎体压缩性骨折多模态智能诊断系统，包括：数据导入模块，用于加载多模态图像，并对图像进行预处理；诊断模块，利用特征提取模块提取不同模态的医学图像特征，利用特征融合模块将不同模态的医学图像特征融合，并利用特征解码模块将融合的特征解码出来；预测模块，利用诊断模块依据多模态医学图像进行疾病智能诊断，并提供诊断结果置信度和可视化图。本发明将深度学习技术与多模态医学图像结合，提供医学疾病的诊断结果及其置信度并对结果进行可视化，提升疾病诊断能力，解决压缩骨折主要依靠影像科医生主观判断的缺点，可快速、准确的自动识别椎体压缩性骨折(OVCF)。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 压缩 性骨折 多模态 智能 诊断 系统 | ||
【主权项】：
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