[发明专利]一种医学图像中基于深度学习的椎骨定位与脊柱分割方法有效

专利信息
申请号: 202110760877.0 申请日: 2021-07-06
公开(公告)号: CN113506308B 公开(公告)日: 2023-03-28
发明(设计)人: 毛孝鑫;郝泳涛 申请(专利权)人: 同济大学
主分类号: G06T7/11 分类号: G06T7/11;G06T7/70;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/774
代理公司: 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 代理人: 赵继明
地址: 200092 *** 国省代码: 上海;31
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摘要: 发明涉及一种医学图像中基于深度学习的椎骨定位与脊柱分割方法,包括训练阶段和测试阶段,所述训练阶段包括以下步骤:训练数据获取并进行标注;对训练数据进行数据增强处理;训练用于椎骨定位的网络模型;在定位的基础上,训练脊柱分割模型;测试阶段包括如下步骤:测试数据获取;对各椎骨定位中心点坐标推导预测;执行脊柱CT图像分割;椎骨定位网络模型和脊柱分割模型均采用引入了多头注意力机制的U‑Net模型。与现有技术相比,本发明实现了脊柱CT图像自动分割与椎骨标记定位,通过引入多头自注意力机制提升了分割的准确性,为后续复杂的医疗诊断提供决策帮助。
搜索关键词: 一种 医学 图像 基于 深度 学习 椎骨 定位 脊柱 分割 方法
【主权项】:
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