一种股骨转子的骨折类型分类方法

本发明提供一种股骨转子的骨折类型分类方法，包括对影像数据集进行预处理；利用SIFT算法对影像数据进行特征提取；利用DenseNet模型对影像数据进行特征提取；将关键点特征和深层特征进行融合；对融合后的特征进行分类。本发明的有益效果是将SIFT算法与DenseNet深度学习模型相结合，SIFT专注于提取影像中的局部特征，具有强大的旋转和缩放不变性，而DenseNet则通过密集连接特性,捕捉更复杂的全局特征,从而理解影像的整体结构和上下文信息；加权融合策略使模型能够根据数据特点和训练阶段动态调整不同特征的权重，增强了模型对不同类型骨折特征的适应性，无论是简单骨折还是复杂骨折，模型都能通过合理组合局部和全局特征，做出更准确的分类判断，提高了模型的泛化能力。