一种基于深度学习的椎间孔造影下背根神经节定位方法

本发明涉及脊椎CT图像处理的技术领域，具体涉及一种基于深度学习的椎间孔造影下背根神经节定位方法。本发明将用户在不同扫描角度的多张脊椎CT图像输入神经网络模型，以获得每张脊椎CT图像的神经识别区，以及不同扫描角度下背根神经节在对应压迫状态的图像面积；基于多个池化层的灰度激活差异实施去重叠处理，以确定神经识别区的实际外边界；根据每张脊椎CT图像的图像面积与椎间隙之间的对应关系，对实际外边界内背根神经节的所处位置进行可信度标注；根据背根神经节所处位置的可信度标注结果，对用户的背根神经节进行可视化显示。本发明能够减小背根神经节周边形态相似组织影响其识别准确性的技术问题。