一种基于深度学习的脊柱区域超声图像语义分割方法

本发明适用于医学图像处理技术领域，提供了一种基于深度学习的脊柱区域超声图像语义分割方法，包括以下步骤：将采集到的脊柱侧弯患者的脊柱区域超声视频数据转换为JPG格式的图片集合，对棘突和横突区域清晰的图像进行预处理；标注棘突和横突区域，得到用来语义分割的标签，利用棘突类和横突类的标签生成辅助类标签，构建出脊柱区域超声图像数据集；将数据集划分为训练集、验证集和测试集；生成反映先验知识的概率热图；设计特定的神经网络模型结构；在数据集上训练和测试模型，以实现对图像中棘突类和横突类的精准分割。本发明不仅实现了脊柱区域超声图像的精准分割，更为后续的脊柱模型重建及Cobb角的测量工作提供了强有力的支持。