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一种基于坐标分类的颈椎医学图像关键点检测方法和系统 

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申请/专利权人:内蒙古医科大学

摘要:本发明公开了一种基于坐标分类的颈椎医学图像关键点检测方法及系统,该方法包括获取标定好关键点的待训练颈椎医学图像;构建基于坐标分类的模型框架,使用获取的待训练颈椎医学图像对构建的模型框架进行训练,得到训练好的关键点检测模型;使用训练好的关键点检测模型对颈椎医学图像进行关键点检测,确定颈椎关键点所在位置。其优点在于:通过简单坐标分类方法SimCC,将关键点检测转化为分类任务,无需高分辨率的中间表示及池化放大层,有效提高了对低分辨率输入图像的处理性能及处理速度;SimCC在进行关键点预测时,使用相似度矩阵构造损失函数,避免了空间信息的丢失,提高了处理精度。

主权项:1.一种基于坐标分类的颈椎医学图像关键点检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S100:获取标定好关键点的待训练颈椎医学图像;S200:构建基于坐标分类的模型框架,使用步骤S100中获取的待训练颈椎医学图像对构建的模型框架进行训练,得到训练好的关键点检测模型;S300:使用步骤S200中训练好的关键点检测模型对颈椎医学图像进行关键点检测,确定颈椎关键点所在位置;步骤S200中,基于坐标分类的模型框架包括卷积层、池化层、SimCC坐标分类网络、输出层;对构建的模型框架进行训练时,定义的损失函数为: 其中,为定义的SimCC不同类别间的相似度矩阵,y为真实标签,为SimCC坐标分类网络输出的预测标签,Lc是基本的分类损失函数,即交叉熵损失函数。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 内蒙古医科大学 一种基于坐标分类的颈椎医学图像关键点检测方法和系统

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