[发明专利]一种基于深度学习的肋骨CT影像骨折检测分割辅助阅片方法及系统在审
| 申请号： | 202111268686.9 | 申请日： | 2021-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN114897760A | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 李瑞瑞;孙世豪;赵伟 | 申请（专利权）人： | 北京富通东方科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G16H30/20;G16H50/20;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
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| 地址： | 100086 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的肋骨CT影像骨折检测分割辅助阅片方法及系统，包括：S1：用户输入初始的CT影像；S2：数据预处理模块对输入的CT影像进行切片和切块处理，得到2D、3D切块序列图像数据集，进行数据增强和数据划分；S3：将得到的3D切块序列图像数据集作为输入，得到初步疑似骨折区域作为病灶区域；S4：将得到的病灶区域映射至对应的2D切片序列图像数据上，由病灶筛选模块进行分类，保留真阳性区域并输出骨折概率；S5：将保留的真阳性区域，按比例映射至主干网络、FPN的不同尺度特征图上，由精细分割模块得到最终的3D分割结果；通过上述方式，本发明能够提高CT影像排查的效率，提高诊断准确率的同时有效降低医生工作量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 肋骨 ct 影像 骨折 检测 分割 辅助 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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