摘要
本发明提供一种基于终板标定的椎体终板三维旋转姿态和骨密度评估方法,包括:基于少量的终板区域标注后的脊柱畸形患者的CT影像和大量任意患者的未标注的CT影像,对教师‑学生架构的神经网络模型分别进行有监督训练和无监督训练,得到椎体终板分割模型;利用椎体终板分割模型对待评估的椎体CT影像进行椎体终板区域分割,得到上下两块骨性终板;基于骨性终板对应的终板区域掩膜得到椎体终板的三维旋转姿态;基于椎体终板的三维旋转姿态测量得到椎体内部松质骨区域的体积骨密度。本发明解决了现有技术中椎体终板分割方法无法适用于脊柱畸形患者,且无法实现脊柱椎体的三维空间姿态评估,以及由于未考虑畸形脊柱的三维姿态,导致椎体骨密度测量一致性差的问题。
技术关键词
姿态评估方法
学生
教师
神经网络模型
CT影像数据
椎体终板分割方法
训练样本集
坐标系
掩膜
增强子
三维空间姿态
无监督
上采样
网络架构
矩阵
置信度阈值
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神经网络训练
风险
神经网络模型
数据处理方法
指数
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神经网络模型训练
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多模态数据融合
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指数
检测点
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