漏斗胸Haller指数测量方法、电子设备及存储介质

摘要

本发明提出一种漏斗胸Haller指数测量方法、电子设备及存储介质，包括：获取大量漏斗胸患者胸骨横切面的CT影像，构建训练数据集；基于卷积神经网络U‑Net构建胸骨轮廓分割模型，采用训练数据集对胸骨轮廓分割模型进行训练，直到模型收敛，得到训练好的胸骨轮廓分割模型；对于患者所有待处理的胸部CT影像，找出其中胸骨凹陷程度最大的胸部CT影像并输入到训练好胸骨轮廓分割模型，分割出其对应的胸骨轮廓图，找出胸骨轮廓图中Haller指数的四个关键点，计算得到Haller指数。本发明可自动计算并输出漏斗胸Haller指数，提高漏斗胸自动诊断准确率及诊断效率，为计算机辅助个性化漏斗胸诊疗技术奠定基础。