[发明专利]一种基于深度学习的脊柱侧弯Cobb角自动评估的方法在审
| 申请号： | 202210463222.1 | 申请日： | 2022-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN114881957A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 邹炉琳;郭立君;张荣 | 申请（专利权）人： | 宁波大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/62;G06T7/66;G06T7/73;G06V10/44;G06V10/80;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 宁波甬致专利代理有限公司 33228 | 代理人： | 袁波 |
| 地址： | 315211 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的脊柱侧弯Cobb角自动评估的方法，通过具有HRNet‑18编码单元和分辨率等价融合模块的解码单元构成的网络模型，将X线片图像中椎骨中心点坐标和椎骨倾斜向量进行预测，消除了现有工作中基于点预测Cobb角间接产生的误差，实现Cobb角的高精度自动评估；同时将椎骨中心点坐标和椎骨倾斜向量结合通过OpenCV可视化，实现视觉可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 脊柱 cobb 自动 评估 方法 | ||
【主权项】：
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