[发明专利]基于深度学习的腰椎X射线图像分类方法在审
| 申请号： | 202010816186.3 | 申请日： | 2020-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN111950636A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 张水兴;张斌;陈露燕 | 申请（专利权）人： | 暨南大学附属第一医院（广州华侨医院） |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;A61B6/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳至诚化育知识产权代理事务所(普通合伙) 44728 | 代理人： | 刘英 |
| 地址： | 510627 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的腰椎X射线图像分类方法，包括步骤：获取腰椎X射线图像，并进行图像筛选，筛选完成后进行图像预处理，处理完成后的腰椎X射线图像作为训练集和测试集；构建DCNN神经网络模型，将作为训练集的腰椎X射线图像输入DCNN神经网络模型进行参数调整，训练完成后将作为测试集的腰椎X射线图像输入DCNN神经网络模型；将实时获取的患者腰椎X射线图像输入至训练好的DCNN神经网络模型，输出结果即为分类结果。通过本发明，能够通过拍摄的腰椎X射线直接对患者的骨质情况进行判断，简化了医疗过程，提高了现有设备利用率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 腰椎 射线 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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