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申请/专利权人：东北大学
申请日：2024-01-25
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118052968A
主分类号：G06V10/20
分类号：G06V10/20;G06V10/26;G06V10/24;G06V10/74;G06V10/30;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明提供一种术中脊柱图像的识别方法，涉及医学图像识别技术领域。本发明通过设计一系列完整的识别流程，包括检测、分割和匹配等，建立了有效的术中脊柱图像的识别方法。其中，椎骨角度矫正方法通过孤立区域移除结果，基于最小外接矩形信息对椎骨区域进行了重新裁剪，该方法可以有效降低C臂X光图像和DR图像由于透视角度不同所造成的椎骨图像角度差距，进一步提高图像间的相似性。多椎骨匹配方法基于C臂X光图像中的检测出的椎骨区域对C臂‑DR数据集中的两组图像进行了分组，该方法可以最大程度保留前后椎骨的相关信息，提高椎骨匹配的准确率。
主权项：1.一种术中脊柱图像的识别方法，其特征在于：包括下列步骤：步骤1：从术前所用DR机和术中所用C型臂X光机中分别获取术前脊柱DR图像和术中脊柱C臂X光图像，并分别进行预处理，得到处理后的术前DR图像I1和术中C臂X光图像I2；步骤2：使用YOLOX深度学习模型对术前和术中图像中的椎骨区域进行检测，并对每个椎骨区域进行裁剪，获得裁剪后的术前椎骨图像I1b和术中椎骨图像I2c；步骤3：使用DeeplabV3+深度学习模型对裁剪出的椎骨图像进行椎骨区域分割，分别得到分割后的图像I11b和图像I21c；步骤4：基于DR图像和C型X光图像的椎体分割结果对椎骨图像进行旋转，使图像中显示的椎骨保持水平，分别得到角度校正的椎骨图像I12b和图像I22c；步骤5：基于C臂X光图像I2中检测出的椎骨数量对DR图像I1中的椎骨图像I12b从上往下依次进行分组，并计算每组中相似度最小的椎骨区域的图像质量评估指标，从中得到最优的匹配结果；步骤6：根据边缘的水平位置对椎骨图像I12b进行排序；基于第k组中的匹配结果将椎骨图像I22c同与之对应的椎骨图像I12b的标注结果进行标注，最后在图像I2中基于图像I22c的坐标信息、边缘信息和标注信息绘制最后的匹配结果，结果包括图像中所有椎骨的位置信息以及节段数信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种术中脊柱图像的识别方法
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