[发明专利]基于深度学习的全髋关节置换术中髋臼杯的自动化规划方法在审
| 申请号： | 202210897037.3 | 申请日： | 2022-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN115252233A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 王洪凯;翟浩宇 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | A61F2/34 | 分类号： | A61F2/34;G06T5/00;G06T7/00;G06T7/11;G06V10/762;G06V10/774 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 许明章;王海波 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于数字医疗、图像处理技术领域，公开了一种基于深度学习的全髋关节置换术中髋臼杯的自动化规划方法。该方法可自动处理患有髋关节疾病患者的CT影像数据，通过多任务级联深度学习网络实现对输入CT影像的盆骨分割及大规模的解剖标志点标注，并采用第二阶段网络精细分割髋臼局部影像，后续使用网络分割结果与标志点位置自动计算出髋臼的相关参数，匹配合适的髋臼假体，模拟假体正确的放置位置。通过本方法可通过患者CT影像自动计算并给出手术中所需要的假体参数，实现了在术前计划中对髋臼假体的尺寸计算、位置定位，以及髋关节三维解剖结构的可视化展示，为医生提供更多参考信息，提高术前规划的精度，进而提升手术质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 髋关节 置换 术中髋臼杯 自动化 规划 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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