[发明专利]一种基于弱监督学习的脊柱滑脱智能识别方法及装置在审
| 申请号： | 202310899245.1 | 申请日： | 2023-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN116934709A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 张逸凌;刘星宇 | 申请（专利权）人： | 北京长木谷医疗科技股份有限公司;张逸凌 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/0895;G06V10/82;G06V10/22;G06V10/764;G06V10/40;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100176 北京市大兴区北京经济技术开发区荣华南*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请提供了一种基于弱监督学习的脊柱滑脱智能识别方法及装置，所述方法包括：将待识别图像输入依次连接的多个特征提取单元，得到所述待识别图像的热力图；根据所述热力图中的数值字段，确定预设数量的热力锚框；将所述热力锚框输入二分类单元，得到所述热力锚框的二分类结果；基于所述二分类结果，确定所述待识别图像中的脊柱滑脱位置；第一样本图像具有标注的弱监督信号。本申请中，通过设置特征提取单元和二分类单元，将脊柱滑脱的位置识别转换为二分类判断，从而仅需二分类的监督信号即弱监督信号即可完成训练，无需标注脊柱滑脱的位置这种强监督信号，避免了强监督信号标注成本过高无法大批量标注进行训练的后果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 脊柱 滑脱 智能 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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