一种基于深度学习的脊柱畸形筛查系统及方法

摘要

本发明具体涉及了一种基于深度学习的脊柱畸形筛查分类系统及方法，可将获取的人体外观照片进行自动分析从而实现脊柱畸形筛查分类。该系统是由深度学习框架自主学习由医学专家根据对应的X线结果注释分类的正常群体和脊柱畸形群体的外观图片，得到训练完成的深度学习模型。用户可运用各类终端在联机或脱机状态下使用该系统自动提取上传的外观图片信息、判别是否存在脊柱畸形并评价其严重程度，最终给出风险报告及相应医疗建议。现行的脊柱畸形筛查方法需要训练专业人员操作，且存在成本高、耗时长及阳性预测率不理想等问题，本筛查系统及方法弥补了现行筛查方法的缺陷，简单易行，无需训练专业人员操作，可解决大规模脊柱畸形筛查难以施行的困境。