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申请/专利权人：陕西省人民医院(陕西省临床医学研究院)
摘要：本发明提供一种基于神经网络的脊髓损伤评定方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取多张脊髓损伤程度不同的脊髓图像；构建具有编码器、解码器和判别器的条件生成对抗自编码器；生成每种影像标签对应的脊髓图像的同族脊髓图像，脊髓图像和同族脊髓图像以及相对应的影像标签组成训练集；构建基于卷积神经网络的脊髓损伤评定模型；将伯努利随机变量和均匀随机变量的乘积作为判断神经元是否丢弃的混合变量，利用训练集对脊髓损伤评定模型进行训练；利用训练后的脊髓损伤评定模型对待评定脊髓图像进行损伤评定，输出待评定脊髓图像的影像标签和损伤位置，完成脊髓损伤评定。提高脊髓损伤评定的准确性和脊髓损伤评定模型的泛化能力。
主权项：1.一种基于神经网络的脊髓损伤评定方法，其特征在于，包括：S1：获取多张脊髓损伤程度不同的脊髓图像，其中，每张脊髓图像具有代表各张脊髓图像损伤程度的影像标签；S2：在条件变分自编码器中引入条件生成对抗网络模型的判别器，并将所述条件变分自编码器的解码器作为生成器，构建具有编码器、解码器和判别器的条件生成对抗自编码器，其中，所述编码器和所述解码器均与所述判别器连接；S3：通过所述条件生成对抗自编码器生成每种影像标签对应的脊髓图像的同族脊髓图像，所述脊髓图像和所述同族脊髓图像以及相对应的影像标签组成训练集；S4：构建基于卷积神经网络的脊髓损伤评定模型，其中，所述脊髓损伤评定模型包括依次连接的特征提取模块、区域定位模块和全连接层，其中，所述全连接层包括并行的分类单元和回归单元；S5：将伯努利随机变量和均匀随机变量的乘积作为判断神经元是否丢弃的混合变量，结合所述混合变量，利用所述训练集对所述脊髓损伤评定模型进行训练；S6：获取待评定脊髓图像；S7：利用训练后的脊髓损伤评定模型对所述待评定脊髓图像进行损伤评定，输出所述待评定脊髓图像的影像标签和损伤位置，完成脊髓损伤评定。
全文数据：
权利要求：
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