[发明专利]肋骨骨折检测模型训练系统、方法、检测系统和检测方法在审
| 申请号： | 202110957433.6 | 申请日： | 2021-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN113409319A | 公开（公告）日： | 2021-09-17 |
| 发明（设计）人： | 匡开铭;杨健程 | 申请（专利权）人： | 点内（上海）生物科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T5/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都坤伦厚朴专利代理事务所(普通合伙) 51247 | 代理人： | 李红灵 |
| 地址： | 200120 上海市浦东*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种肋骨骨折检测模型训练系统、方法、检测系统和检测方法，属于人工智能技术领域。本发明通过采集多个包含肋骨的CT图像，由专家在CT图像上标注肋骨骨折的区域；提取CT图像中的骨骼区域作为目标区域，在目标区域中对CT图像进行采样，得到3D局部CT图像；采用3D DeepLab网络架构模块，使用若干个阳性和若干个阴性样本对模型进行训练，构建了一种新的基于高分辨率3D ResNet‑HR的肋骨骨折检测模型，将获得的检测模型用于肋骨骨折的检测，可以获得良好的预期性能。采用本发明所得到的检测模型用于肋骨骨折检测系统，与人工观察相比，速度提高了15倍以上，较好地解决了现有肋骨骨折检测技术的敏感性和特异性较差的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 肋骨 骨折 检测 模型 训练 系统 方法 | ||
【主权项】：
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