一种基于深度学习的颈椎弯曲定量化评估系统
公开
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的颈椎弯曲定量化评估系统，其特征在于，包括以下步骤：数据清洗与增强，计算训练集中每一张颈椎图像的像素平均值，将低于平均值的所有像素置为0，并将其余像素值线性缩放至0‑255强度范围；接着对图像及其对应的标签数据使用几何变换(平移、翻转、旋转)方法对图像进行数据增强，得到扩充后的训练集。可以有效地对颈椎MR图像进行定量化分析，提供颈椎弯曲程度的预测值，以及弯曲类型的预测，可以辅助医生对图像做出更好的理解和判断，从而做出更加精准的治疗方案，减少患者的痛苦。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的颈椎弯曲定量化评估系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114532981A
申请号 ：
CN202111629719.8
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2021-12-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
周松张帅方徐伟徐小龙谢巍盛
申请人 ：
天翼电子商务有限公司
申请人地址 ：
北京市昌平区未来科技城南区中国电信集团公司院内
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202111629719.8
主分类号 ：
A61B5/00
IPC分类号 ：
A61B5/00
IPC结构图谱
A
A部——人类生活必需
A61
医学或兽医学；卫生学
A61B
诊断；外科；鉴定
A61B5/00
用于诊断目的的测量；人的辨识
法律状态
2022-05-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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