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申请/专利权人：杭州博钊科技有限公司;中山大学
申请日：2024-01-16
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247213A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06V10/25;G06V10/40;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/77;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明提供了一种脊椎椎体识别方法、系统、设备及介质。包括获取待检图像，并将待检图像输入预先训练的椎体识别模型，椎体识别模型包括区域提取网络、累积稀疏表示模块、分类模块；采用区域提取网络于待检图像内获取多个待检框体，以及任一待检框体的特征信息；采用累积稀疏表示模块根据任一待检框体的特征信息迭代获取任一待检框体的累积特征，以生成任一待检框体的累积稀疏编码；采用分类模块根据任一待检框体的累积稀疏编码输出任一待检框体的椎体类型。采用本发明技术方案后，能够在具有不同图像特性和视场角的图像中均有效分辨类型不同但外观近似的椎体、类型相同但外观相异的椎体。
主权项：1.一种脊椎椎体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检图像，并将所述待检图像输入预先训练的椎体识别模型，其中所述椎体识别模型包括区域提取网络、累积稀疏表示模块、分类模块；采用所述区域提取网络于所述待检图像内获取多个待检框体，以及任一所述待检框体的特征信息，所述多个待检框体表示所述待检图像内的多个椎体的位置；采用所述累积稀疏表示模块根据任一所述待检框体的特征信息迭代获取任一所述待检框体的累积特征，以生成任一所述待检框体的累积稀疏编码；采用所述分类模块根据任一所述待检框体的累积稀疏编码输出任一所述待检框体的椎体类型，得到所述待检图像内的任一椎体的椎体类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州博钊科技有限公司;中山大学 一种脊椎椎体识别方法、系统、设备及介质
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