一种基于深度卷积神经网络的骨折图像自动分类系统

摘要

一种基于深度卷积神经网络的骨折图像自动分类系统，包括以下构建及训练步骤：S1：通过三维影像处理软件DMS构建训练用骨折图像数据库，按照骨折分型对每个训练数据做分类标签；S2：对所有骨折图像做统一的预处理；S3：构建自定义的深度卷积神经网络；S4：设置预定训练参数，使用数据进行训练，并使用测试数据进行测试；其中，将训练数据依次输入深度卷积神经网络中，进行训练；S5：输入新数据，进行预测。本发明用于帮助医生判断骨折分型时，先根据以往的训练数据的，计算出当前数据属于各个分型的概率，帮助医生缩小范围，从而采取更为精准医疗手术方案，提高手术成功率。