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申请/专利权人：中国医学科学院北京协和医院

摘要：本申请提供了一种膝关节关键点检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该膝关节关键点检测方法，包括：获取膝关节CT图像；利用膝关节关键点粗定位算法，检测膝关节CT图像中的关键点位置区域；将关键点位置区域进行裁剪，得到裁剪图像；利用3D关键点检测算法，识别裁剪图像中的关键点位置；将关键点位置还原到膝关节CT图像的原始尺寸。根据本申请实施例，能够提高膝关节关键点检测效率。

主权项：1.一种膝关节关键点检测方法，其特征在于，包括：获取膝关节CT图像；利用膝关节关键点粗定位算法，检测膝关节CT图像中的关键点位置区域；将关键点位置区域进行裁剪，得到裁剪图像；利用3D关键点检测算法，识别裁剪图像中的关键点位置；将关键点位置还原到膝关节CT图像的原始尺寸；在检测膝关节CT图像中的关键点位置区域之后，还包括：计算关键点位置区域的中心；以中心提取32*32*32大小区域，得到最终的关键点位置区域；利用膝关节关键点粗定位算法，检测膝关节CT图像中的关键点位置区域，包括：将膝关节CT图像经过两个卷积层和模块一的处理，得到第一特征图；其中，模块一的结构采用残差单元形式，这里采用两个残差单元，将每一个残差单元输出的结果合并经过卷积层输出；将第一特征图依次经过卷积层和模块一的处理，得到第二特征图；将第二特征图依次经过卷积层和模块一的处理，得到第三特征图；将第三特征图依次经过卷积层、模块一和模块二的处理，得到第四特征图；其中，模块二的结构采用经过卷积层处理后连接三个最大池化层，将每一个最大池化层输出的结果合并，经过卷积层输出；将第四特征图上采样后与第三特征图合并，得到第五特征图；第五特征图依次经过模块一和上采样后，与第二特征图合并，得到第六特征图；将第六特征图依次经过模块一、模块三的处理，得到第七特征图；其中，模块三包含两个分支，每一个分支经过三个卷积层输出，输出经过检测框损失函数回归和分类损失函数回归；将第六特征图经过卷积层处理后的特征图，与第五特征图经过模块一处理后的特征图合并，并经过模块一的处理，得到第八特征图；将第八特征图经过模块三的处理，得到第九特征图；将第九特征图经过卷积层处理后的特征图与第四特征图合并后，依次经过模块一、模块三的处理，得到第十特征图；将第七特征图、第九特征图和第十特征图合并，输出关键点位置区域。

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权利要求：

百度查询： 中国医学科学院北京协和医院 膝关节关键点检测方法、装置、设备及可读存储介质