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一种基于深度学习网络的椎弓根钉手术路径自动规划方法
- 专利权人:
- 北京航空航天大学
- 发明人:
- 刘文勇,蔡东阳,王再跃,谭保森
- 申请号：
- CN201910966985.6
- 公开号：
- CN110738681A
- 申请日:
- 2019.11.10
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及医学领域,尤其涉及一种基于深度学习的脊柱椎弓根钉手术路径规划方法。该方法包含以下步骤:将脊柱椎弓根钉手术路径表达为直线型的手术路径,并定义出手术入点与手术方向点;建立包括脊柱分割数据集与手术路径关键点数据集的手术路径规划数据集;采用五次下采样的编码器‑解码器结构、Dice损失与softmax损失共同监督网络的方式,来设计分割脊柱的网络;采用卷积网络与全连接网络结合,L1损失与均方误差损失共同监督网络的方式,来设计手术路径点定位的网络;采用训练好的网络对脊柱CT图像进行自动分割并自动定位手术路径关键点,通过关键点重建出手术路径,并采用主观评价与客观评价两种方式对手术路径的规划进行评价。该方法可以自动规划出脊柱椎弓根钉手术的入钉路径。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
