一种基于深度学习的脊柱AIS影像Lenke分型方法
- 专利权人:
- 大连市中心医院
- 发明人:
- 江剑,李旭,王宏,孙跃峰
- 申请号：
- CN202211313622.0
- 公开号：
- CN115517691A
- 申请日:
- 2022.10.25
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2022
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于深度学习的脊柱AIS影像Lenke分型方法，包括：输入患者的AIS正侧位片、左侧屈位片和右侧屈位片的图像，输出三种位片的T1‑T12，L1‑L5共17块脊柱的脊柱轮廓检测矩形框，根据脊柱轮廓矩形框分别得到上沿和下沿两条直线的斜率并计算两直线夹角，对17块脊柱的上沿和下沿的直线夹角两两比较，则可以求出Cobb角度，应用支持向量机，基于根据Lenke分型原则进行脊柱侧弯检测，整理数据集并进行训练，获得已训练的脊柱侧弯图像检测模型，本发明有效提高了脊柱AIS影像Lenke分型分类精度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
