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基于深度学习的股骨髓腔形态识别方法、装置及存储介质

摘要

本发明提供一种基于深度学习的股骨髓腔形态识别方法、装置及存储介质,包括:获取髋关节的二维医学图像;基于预先训练好的图像分割网络对髋关节的二维医学图像进行图像分割处理,基于图像分割结果得到股骨区域的二维医学图像;对股骨区域的二维医学图像进行处理,得到股骨的三维医学图像;在患者的冠状面方向上,将股骨的三维医学图像通过正投影变换得到股骨的正投影图像;对股骨的正投影图像进行透视处理,得到股骨的透视图像;将股骨的透视图像输入VGG分类器网络,以获得VGG分类网络输出的股骨的髓腔形态的种类。本发明提供的股骨髓腔形态识别方法,能够基于髋关节的二维医学图像使用深度学习技术对股骨的髓腔形态的种类进行精准识别。

著录项

  • 公开/公告号CN113689402A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202110974202.6

  • 发明设计人 张逸凌;刘星宇;

    申请日2021-08-24

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06T3/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11541 北京知果之信知识产权代理有限公司;

  • 代理人卜荣丽

  • 地址 100176 北京市大兴区北京经济技术开发区荣华南路2号院1号楼22层2201(北京自贸试验区高端产业区亦庄组团)

  • 入库时间 2023-06-19 13:21:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-12

    授权

    发明专利权授予

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