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一种基于深度学习的髋关节发育不良识别分型系统
- 专利权人:
- 发明人:
- 李树锋,于观贞,张业勇,王功腾,闫兆龙,张镇斌,李广兴
- 申请号：
- CN202211129991.4
- 公开号：
- CN115691766A
- 申请日:
- 2022.09.16
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2023
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于深度学习的髋关节发育不良识别分型系统，该系统包括：建立髋关节发育不良数据集；设计髋关节发育不良识别框架，分步地对DDH进行识别分类；首先对骨盆正位X光片进行正常或异常的识别，若该X片为异常，接着进行是否为III型的识别，若该片不是III型，则进行I型或II型的识别；采用深度学习分类模型Densnet进行训练识别，其中由于III型与I、II型在形态学上有很大的不同，因此定义了一种新的判断III型的方法，采用深度学习模型Mask R‑CNN定位骨盆正位X片上的3个关键点。本发明基于人工智能算法能够识别出正常髋关节、I型DDH、II型DDH和III型DDH且准确率较高，能够辅助医生对DDH进行正确的分型和诊断。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
