一种基于深度学习的儿童发育性髋关节发育不良辅助诊断系统

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一种基于深度学习的儿童发育性髋关节发育不良辅助诊断系统
申请号:CN202411581810
申请日期:2024-11-07
公开号:CN119444726B
公开日期:2025-06-06
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的儿童发育性髋关节发育不良辅助诊断系统,包括训练好的实例分割模型和特征点定位模型;实例分割模型用于从儿童骨盆影像中分割出双侧闭孔和髂骨;特征点定位模型用于从儿童骨盆影像中精确定位8个髋关节特征点;诊断步骤如下:将待诊断的儿童骨盆影像输入实例分割模型,分割出双侧闭孔和髂骨,获得闭孔和髂骨的最大横径、面积以及闭孔和髂骨的旋转指数、面积比,以判断骨盆影像的对称性;如果判定骨盆影像对称,则符合质控标准;质控流程结束后,选择将符合质控标准的影像或全部影像送入特征点定位模型进行特征点检测及IHDI分级。本发明可实现儿童发育性髋关节发育不良的快速、准确的影像质控与分级诊断。
技术关键词
发育性髋关节 辅助诊断系统 实例分割模型 儿童骨盆 特征点 影像 计算机存储器 Sigmoid函数 过渡层结构 多层次特征提取 多任务损失函数 网络优化 特征金字塔网络 多尺度特征提取 随机梯度下降 正则化参数 分支 多分辨率
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