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申请/专利权人：北京长木谷医疗科技股份有限公司

摘要：本申请提供了一种翻修手术机器人植入物智能识别评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该翻修手术机器人植入物智能识别评估方法，包括：获取髋膝关节CT图像；将髋膝关节CT图像输入预设的多任务髋膝关节假体分割网络模型，得到分割部位结果；其中，分割部位结果包括：骨盆、股骨、胫骨、髌骨、腓骨、髋关节假体、膝关节假体；多任务髋膝关节假体分割网络模型是经过模型训练得到的。根据本申请实施例，能够同时识别髋关节假体和膝关节假体，提高工作效率。

主权项：1.一种翻修手术机器人植入物智能识别评估方法，其特征在于，包括：获取髋膝关节CT图像；将髋膝关节CT图像输入预设的多任务髋膝关节假体分割网络模型，得到分割部位结果；其中，分割部位结果包括：骨盆、股骨、胫骨、髌骨、腓骨、髋关节假体、膝关节假体；多任务髋膝关节假体分割网络模型是经过模型训练得到的；在多任务髋膝关节假体分割网络模型经过模型训练之前，还包括：获取髋膝关节CT图像；对髋膝关节CT图像进行格式转换，将DICOM数据转换成NII格式数据；将转换后的数据集划分成训练集、测试集和验证集；将转换后的数据集划分成训练集、测试集和验证集，包括：对髋膝关节CT图像进行切块操作；其中，切块大小为96*192*192的三维尺寸；将每一个切块沿着前、后、左、右、上、下进行6倍镜像翻转，进行数据增强，形成训练数据集；多任务髋膝关节假体分割网络模型，包括：对于输入图像进行共计五层的卷积和激活、四层的池化和四层上采样操作，同时进行全尺度跳跃连接，并在含深度监督的版本中，使用真实标签对上采样部分进行加强；将输入的图像经过两次3*3*3卷积，每次卷积都紧跟着BatchNorm2d、ReLU，然后进行最大池操作；在解码层，为了方便对不同来源的特征图进行融合，需要统一这些特征图的尺寸和通道数；这个特征图的来源分为三部分：第一部分为编码器中小尺度特征图，使用最大池化法来缩小特征图的尺寸，通过卷积操作改变特征图的通道数；第二部分为编码器中同尺度特征图，通过卷积操作来改变这两个特征图的通道数；第三部分为解码器中大尺度特征图，通过双线性插值法来扩大特征图的尺寸，通过卷积操作来改变特征图的尺寸和通道数；最后经过BN和ReLU操作得到第三解码层的特征图，实现全尺寸特征融合；将五个解码层的特征分别输出，第五解码层的输出特征图通过Dropout、1*1*1的卷积和一个Sigmoid函数得到一组概率值，并通过复合损失函数来训练这个分割过程，将五个分支的结果合并输出最终结果。

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