[发明专利]一种基于深度学习的脊柱侧弯筛查方法在审
| 申请号： | 202110584759.9 | 申请日： | 2021-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN113397485A | 公开（公告）日： | 2021-09-17 |
| 发明（设计）人： | 杨军林;刘西洋;黄紫房;王晓东;高亿豪 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学医学院附属新华医院 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00 |
| 代理公司： | 广州市诺丰知识产权代理事务所(普通合伙) 44714 | 代理人： | 任毅 |
| 地址： | 200093 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的脊柱侧弯筛查方法，此方法可从技术上简化筛查流程、提高筛查准确率，减少人力、物力成本，为全面实现脊柱侧凸筛查提供强有力的技术支撑；同时在一定程度代替X光片对脊柱侧凸进行进展监测和治疗效果评估，减少X线辐射，具有广阔的临床应用前景和社会经济价值，此方法可以直接将从任何终端获取的脊柱图像输入模型进行预处理，再利用深度学习模型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医疗建议，本发明用于脊柱侧弯筛查领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 脊柱 侧弯筛查 方法 | ||
【主权项】：
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