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申请/专利权人：东南大学;南京鼓楼医院
摘要：本发明公开了一种基于多任务深度学习的CTComputedTomography，计算机断层扫描脊柱骨病灶3D多阶段检测方法，包括脊椎ROIRegionOfInterest，感兴趣区域分割模块、病灶级目标检测模块、椎骨级分类模块。步骤为：从CT轴位图像提取脊椎ROI，对脊椎ROI进行医学图像预处理，将完整的脊柱ROI图像输入Retina‑UNet目标检测网络进行训练，将预处理后的椎体ROI图像输入基于注意力机制改进的3D‑Inception分类模型进行训练，将训练所得的目标检测模型对测试集进行检测推理，将病灶级检测框与椎体级实例分割掩码结合，生成椎体级多标签预测，将训练所得的分类网络对检测为阳性的椎体进行分类推理，减少假阳性。无需人工处理数据即可实现由CT图到椎体的端到端的病灶检测与分类，这将大大提升常规CT图像的骨病灶检出率。
主权项：1.一种基于多任务深度学习的CT脊柱骨病灶3D多阶段检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：从CT扫描图像中提取脊柱上脊椎的ROI；步骤2：对脊椎ROI进行医学图像预处理；步骤3：将完整的脊柱ROI图像输入目标检测网络进行分割与检测多任务训练；步骤4：将预处理后的椎体ROI图像输入分类网络进行训练；步骤5：将训练所得的nnDetection模型对测试集进行检测推理；步骤6：对重叠的异类目标框执行类间非极大值抑制算法；步骤7：将病灶级检测框与椎体级实例分割掩码结合，生成椎体级多标签预测；步骤8：将训练所得的分类网络对检测为阳性的椎体进行分类推理，减少假阳性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 南京鼓楼医院 一种基于多任务深度学习的CT脊柱骨病灶3D多阶段检测方法
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