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申请/专利权人：合肥吉麦智能装备有限公司
申请日：2024-05-07
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118196079A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/80
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明提供邻接信息融合X光机脊椎图像检测方法、存储介质与设备。其邻接信息融合X光机脊椎图像检测方法至少包括特征提取步骤与目标预测步骤，目标预测步骤包括利用若干邻接信息预测分支进行脊椎邻接信息预测的邻接信息预测步骤，邻接信息预测步骤确定相邻椎体的可见性概率以及位置信息；目标预测步骤将相邻椎体的可见性概率与位置信息同其他预测步骤所得的结果融合并确定最终的目标框信息。本发明的基于深度学习的脊椎图像检测方法通过构造针对性的邻接信息预测分支充分利用了图像相邻脊椎的关联性信息。该方法将邻接信息预测结果作用于椎体预测，实现了在椎体检测识别过程中显式利用椎体邻接关系的构思，有效提高脊椎识别的准确性。
主权项：1.一种邻接信息融合X光机脊椎图像检测方法，至少包括如下步骤：S1、特征提取步骤：将脊椎图像或者经其变换后的图像输入特征提取网络获取脊椎图像的特征图；S2、目标预测步骤：基于S1特征提取步骤所得到的特征图预测确定图像中脊椎椎体的目标框信息以及目标类别；其特征在于：S2目标预测步骤包括利用若干邻接信息预测分支进行脊椎邻接信息预测的邻接信息预测步骤，所述邻接信息预测步骤基于S1特征提取步骤所得到的特征图确定相邻椎体的可见性概率以及相邻椎体的位置信息；S2目标预测步骤将邻接信息预测步骤所得到的相邻椎体的可见性概率与位置信息同S2目标预测步骤中包含的其他预测步骤所得的结果融合，然后根据融合后的结果确定最终的目标框类别以及目标框信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥吉麦智能装备有限公司 邻接信息融合X光机脊椎图像检测方法、存储介质与设备
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