基于对称对比学习与轮廓感知的脊柱侧弯辅助筛查方法

本发明公开了一种基于对称对比学习与轮廓感知的脊柱侧弯辅助筛查方法，主要解决现有技术过于赖于数据集的规模和质量以及准确率低的问题。其实现方案是：采集前屈试验视频并构建脊柱侧弯数据集；对数据集进行边缘掩码标注和类别标签标注；构建轮廓边缘预测网络，并结合对比学习和边缘掩码信息对该网络进行训练，得到训练好的模型权重ω；构建基于边缘感知与对称性对比学习的脊柱侧弯筛查网络，并向该网络加载训练好的模型权重ω；利用类别标签计算该网络的损失函数并对其进行训练得到训练好的筛查网络；将测试集输入到训练好的筛查网络检测出脊柱识别结果。本发明降低了脊柱侧弯识别的成本，提高了识别的准确率，可用于医院进行远程大规模的脊柱侧弯筛查。