[发明专利]一种基于图神经网络融合全局特征的脊椎骨骨折判别方法在审
| 申请号： | 202211597408.2 | 申请日： | 2022-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN115797741A | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 何坤金;徐玮;郝博;费雨珊;蒋俊锋;陈正鸣 | 申请（专利权）人： | 河海大学常州校区 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/44;G06V10/42;G06V10/82;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 丁燕华 |
| 地址： | 213022 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图神经网络融合全局特征的脊椎骨骨折判别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：椎骨CT影像数据的获取；椎骨CT影像数据中包括目标脊椎与全部椎骨,而预处理这里是指数据增强处理；步骤二：局部图的构建与全局图的构建；对步骤一处理完的数据，构建局部和全局图；步骤三：分别提取全局特征与局部特征；从步骤二获得的局部和全局脊椎图结构数据中提取节点特征与图特征；步骤四：融合全局特征与局部特征，对疑似骨折节点进行预测。本发明不仅能对疑似骨折的椎骨进行自动判别，同时由于其对病灶节点关系进行了建模以及融合了全局特征，对于多发性脊椎骨骨折的判别具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 融合 全局 特征 脊椎骨 骨折 判别 方法 | ||
【主权项】：
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