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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种X射线图像病变检测方法及装置，方法包括：X射线图像特征提取模块，从X射线图像中提取图像特征；边缘引导的脊柱特征增强模块，通过边缘检测器从X射线图像中提取脊柱边缘图，并利用脊柱边缘图对脊柱特征进行增强；候选特征提取模块，从增强的脊柱特征中获得候选特征；上下文聚合的结构关系推理模块，从增强的脊柱特征中获得查询特征和上下文特征，挖掘查询特征与上下文特征的相关性以获得聚合特征，并利用聚合特征对候选特征进行补偿；脊柱病变检测头，通过补偿后的候选特征完成脊柱病变检测。装置包括：处理器和存储器。本发明深入探索X射线图像中的脊柱病变特性以实现更精确的病变感知，从而提升脊柱病变检测性能。
主权项：1.一种X射线图像病变检测方法，其特征在于，所述方法包括：X射线图像特征提取模块，以X射线图像为输入，获得图像特征；边缘引导的脊柱特征增强模块，以X射线图像和图像特征作为输入，利用直方图均衡化、中值滤波和Canny边缘检测器从X射线图像中提取脊柱边缘图；利用边缘图编码器从脊柱边缘图中提取边缘特征；利用激活层和多尺度下采样层获得与图像特征相对应的边缘注意力图；利用边缘注意力图对脊柱特征进行增强获得增强的脊柱特征；候选特征提取模块，以增强的脊柱特征和N个随机初始化的可学习候选框为输入，利用RoIAlign从增强的脊柱特征中获得候选特征；上下文聚合的结构关系推理模块，以增强的脊柱特征的最高层特征、N个随机初始化的可学习候选框和候选特征为输入，通过上下文特征提取单元获得最高层特征中与候选特征对应的上下文特征；利用特征聚合单元得到与候选特征对应的聚合特征；利用特征补偿单元将聚合特征加入候选特征中，获得补偿后的候选特征；脊柱病变检测头，以补偿后的候选特征和N个随机初始化的可学习特征作为输入，完成脊柱病变检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种X射线图像病变检测方法及装置
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