一种基于Mask RCNN的医学图像中不同节数腰椎的自动识别方法

摘要

本发明是一种基于Mask RCNN的医学图像中不同节数腰椎自动识别的方法，该方法利用Mask RCNN网络作为腰椎自动识别模型，该网络在Faster RCNN的基础上加了用于预测每个实例的分割mask。使用添加了腰椎间盘包络框像素坐标、不同节数腰椎包络框像素坐标、Mask分类信息的腰椎矢状面CT定位像作为训练样本来训练腰椎自动识别模型，利用训练好的模型来预测新输入的腰椎矢状面CT定位像中包络框的像素坐标。采用本发明所述方法可以实现三节、四节、五节腰椎的自动定位，此方法中首先通过对腰椎间盘的定位，可以更加准确的对不同节数腰椎进行识别并得到更加合适的包络框坐标。