[发明专利]一种基于改进Faster-RCNN的头影标记点定位方法在审
| 申请号： | 202210246266.9 | 申请日： | 2022-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN114638800A | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 刘侠;谢林浩 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/73;G06T5/00;G06V10/764;G06V10/762;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于改进Faster‑RCNN的头影标记点定位方法，头影测量是正畸疗诊过程不可或缺的分析手段，其中机器学习方法在医学影像分析方面具有突出优势，基于学习的方法不受观察者主动性的影响，使得定位的准确性得到了大大提高，但其准确性很大程度上取决于训练数据的数量与准确性；本发明提出一种主干网络先将图像划分为若干个小区域，通过卷积核提取特征值，再通过池化层进行下采样，在不影响图像质量的情况下压缩图片，再通过全连接层将特征进行整合，获取图像特征具有高层含义，提高检测的准确性，另外，利用K‑Means++的思想消除异常点，降低误检测概率，在保证检测的稳定性的同时提高了准确性，本发明能实现头颅侧位X光片标记点的自动检测，能在临床上进行运用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 faster rcnn 标记 定位 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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