[发明专利]一种基于深度学习的桡骨密度检测方法、系统、装置在审
| 申请号： | 202111179683.8 | 申请日： | 2021-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN113920088A | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 黄松正;张根火 | 申请（专利权）人： | 浙江康源医疗器械有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/73;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/28;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/764 |
| 代理公司： | 合肥市泽信专利代理事务所(普通合伙) 34144 | 代理人： | 潘飞 |
| 地址： | 310051 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于图像识别领域，具体涉及一种基于深度学习的桡骨密度检测方法、系统、装置。该检测方法包括如下步骤：S1、构建一个基于U‑Net网络改进的手臂特征提取模型。S2、在模型的softmax层后端添加一个自修正模块。S3、获取真实的人体前臂的X射线图像，构成训练集。S4、利用训练集对模型进行训练。S5、获取满足训练要求的权重模型，使用该权重模型对待检测的人体前臂的X射线图像的原始图像进行预测，输出十分类特征图像；S6、基于十分类特征图像和原始图像计算出桡骨远端1/3处的桡骨图像灰度值。S7、根据桡骨图像灰度值计算出桡骨密度的准确值。本发明解决传统骨密度分析方法的数据处理过程需要依赖人工，且测量结果的可靠性较低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 桡骨 密度 检测 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
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