[发明专利]基于多任务深度学习强直性脊柱炎的自动分级方法在审
| 申请号： | 202110984170.8 | 申请日： | 2021-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN113763340A | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 韩青;韩洁;黄陆光;朱平;郑朝晖;张葵;丁进;马晨超 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军空军军医大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G16H50/20 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 韩畅 |
| 地址： | 710032 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本公开提供一种基于多任务深度学习强直性脊柱炎的自动分级方法，涉及图像处理技术领域，所述方法包括获取目标样本数据集；根据目标样本数据集构建髋关节间隙目标识别网络和基于全局注意力的髋关节间隙分割网络；根据髋关节间隙目标识别网络和髋关节间隙分割网络对多个预处理后的2D髋部正位X光片图像进行目标识别检测和分割，得到髋关节间隙分割结果；对髋关节间隙分割结果进行边缘提取处理，得到髋关节间隙轮廓曲线；对髋关节间隙轮廓曲线进行距离测量，得到测量结果；根据预设评分系统对测量结果进行病症分级。本公开实现了基于多任务深度学习的髋关节X光片对强直性脊柱炎病症的自动化分级，提高了髋关节间隙测量的自动化程度和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 深度 学习 强直性脊柱炎 自动 分级 方法 | ||
【主权项】：
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