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申请/专利权人：南方科技大学
申请日：2024-01-11
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118229616A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06V10/26;G06V10/766;G06V10/80
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明涉及脊柱侧弯角测量技术领域，具体是涉及一种脊柱侧弯角测量模型训练方法和脊柱侧弯角测量方法。本发明首先训练图像分割网络，以得到脊柱形态分割网络，本发明的脊柱形态分割网络能够预测脊柱区域、脊柱中心线和脊柱边界线，之后将脊柱的区域、中心线和边界线这三个形态输入到角回归网络，以得到脊柱侧弯角回归网络。综上所述，本发明采用上述三种类型的脊柱形态信息，能够帮助脊柱侧弯角回归网络更好的学习脊柱在图像中的位置，从而精确输出脊柱侧弯角，也就是本发明能够降低脊柱侧弯角的计算误差。
主权项：1.一种脊柱侧弯角测量模型训练方法，其特征在于，所述脊柱侧弯角测量模型包括级联的脊柱形态分割网络和脊柱侧弯角回归网络，所述脊柱形态分割网络和所述脊柱侧弯角回归网络的训练方式，包括：使用样本脊柱图像训练具有三个输出层的图像分割网络，得到所述脊柱形态分割网络；将所述样本脊柱图像输入至参数固定的所述脊柱形态分割网络，得到所述脊柱形态分割网络的三个输出层针对脊柱分别输出的预测区域、预测中心线和预测边界线，并将所述预测区域、所述预测中心线和所述预测边界线以及所述样本脊柱图像输入至角回归网络，得到脊柱侧弯预测角；确定所述脊柱侧弯预测角所对应的角度损失函数，并依据所述角度损失函数更新所述角回归网络的参数，以得到所述脊柱侧弯角回归网络，所述脊柱侧弯样本角为所述样本脊柱图像上的脊柱侧弯角。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南方科技大学 一种脊柱侧弯角测量模型训练方法和脊柱侧弯角测量方法
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