[发明专利]一种骨折识别模型的构建方法及应用有效
| 申请号： | 201810046430.5 | 申请日： | 2018-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN108305248B | 公开（公告）日： | 2020-05-29 |
| 发明（设计）人： | 柴象飞;郭娜;陈聪;左盼莉;马兰 | 申请（专利权）人： | 慧影医疗科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙) 11017 | 代理人： | 张焕亮;曲芳兵 |
| 地址： | 100192 北京市海淀区西小口*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种骨折识别模型的构建方法及应用,包括：A、获取不同骨折部位的不同的骨折类型的X光图像；B、分别对各个不同骨折部位的不同的骨折类型的X光图像进行图像预处理；C、对所述预处理后的图像进行图像特征提取；D、根据所述图像特征生成候选区域；F、根据所述候选区域进行骨折类型目标检测和区域定位；G、根据骨折类型目标检测分数，进行困难样本挖掘获取训练用的负样本；K、通过对抗学习的策略扩充训练用的正样本；H、利用所述正样本和所述负样本进行训练以分别获取各个用于不同骨折部位的骨折识别模型。由上，本申请有利于通过上述模型准确地预测骨折的类型及区域位置，大大减少医生的诊断时间，降低漏诊和误诊率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 骨折 识别 模型 构建 方法 应用 | ||
【主权项】：
1.一种骨折识别模型的构建方法，其特征在于，包括：A、获取不同骨折部位的不同的骨折类型的X光图像；B、分别对各个不同骨折部位的不同的骨折类型的X光图像进行图像预处理；C、通过卷积神经网络Inception ResNetV2对所述预处理后的图像进行图像特征提取；D、通过Faster‑RCNN中的区域建议网络层RPN层根据所述图像特征生成候选区域；E、通过Faster‑RCNN中的分类层根据所述候选区域进行骨折类型目标检测和区域定位；F、根据所述骨折类型目标检测的信息及所述区域定位的信息，通过困难样本挖掘策略获取训练用的负样本以及通过对抗学习的策略扩充训练用的正样本；G、利用所述正样本和所述负样本进行训练以分别获取各个用于不同骨折部位的骨折识别模型；其中，所述骨折识别包括骨折类型的识别和骨折区域的检测。
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