基本信息:
- 专利标题： 一个两阶段模型用于分割和分类目标腰椎骨结构的方法
- 申请号：CN202410068740.2 申请日：2024-01-17
- 公开(公告)号：CN117689891A 公开(公告)日：2024-03-12
- 发明人： 崔旭蕾 , 陈建刚 , 袁青 , 徐艺岩 , 黄麒铭 , 徐径舟 , 刘子琦 , 周昌 , 季和宇
- 申请人： 中国医学科学院北京协和医院 , 华东师范大学
- 申请人地址： 北京市东城区王府井帅府园1号;
- 专利权人： 中国医学科学院北京协和医院,华东师范大学
- 当前专利权人： 中国医学科学院北京协和医院,华东师范大学
- 当前专利权人地址： 北京市东城区王府井帅府园1号;
- 代理机构： 上海剑秋知识产权代理有限公司
- 代理人： 韩华
- 主分类号： G06V10/26
- IPC分类号： G06V10/26 ; G06V10/764 ; G06V10/774 ; G06N3/0464 ; G06N3/08 ; G06T7/00
摘要：
本发明涉及腰椎中横断超声视图分割和分类技术领域，具体为一个两阶段模型用于分割和分类目标腰椎骨结构的方法；所述方法包括以下步骤：将椎间孔F和横突T设定为同一个类别，基于U‑net训练一个语义分割模型，对超声图像进行语义分割得到语义分割结果；对语义分割结果进行坐标统计，创建一个包含语义分割结果坐标的新数据集；根据新数据集训练一个用于椎间孔F和横突T的SVM分类器，给语义分割结果分配标签并进行分类。本发明通过利用深度学习技术，从大量的超声图像数据中学习和推断，具有强大的泛化能力，这使得本发明的算法可以适用于各种临床实践和病例，有助于提高和优化神经根识别的准确性和效率。