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申请/专利权人：云南白药集团医药电子商务有限公司
摘要：本申请涉及一种基于深度学习的多阶段多层次骨赘检测方法，通过获取骨赘的Dr图像；根据所述Dr图像，分别提取股骨和胫骨的掩码，并对股骨和胫骨进行分割；基于所述股骨和胫骨的掩码，设定骨赘检测目标，并采用预设深度学习模型对所述骨赘检测目标进行多层次检测，获得骨赘区域；预设提取条件，从所述骨赘区域中提取得到骨赘点。能够对股骨和胫骨进行分割，提取到股骨和胫骨的连接附近的ROI区域，将骨赘检测聚焦在此区域中，同时提高骨赘点的检测准确性。在多层次骨赘检测模块中，建立父子矩形框，逐步降低父矩形框的损失函数的权重，逐步提高模型对骨赘点子目标的关注度的同时提高训练效率。
主权项：1.一种基于深度学习的多阶段多层次骨赘检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S100、获取骨赘的Dr图像；S200、根据所述Dr图像，分别提取股骨和胫骨的掩码，并对股骨和胫骨进行分割；S300、基于所述股骨和胫骨的掩码，设定骨赘检测目标，并采用预设深度学习模型对所述骨赘检测目标进行多层次检测，获得骨赘区域；S400、预设提取条件，从所述骨赘区域中提取得到骨赘点；在步骤S300中，所述基于所述股骨和胫骨的掩码，设定骨赘检测目标，并采用预设深度学习模型对所述骨赘检测目标进行多层次检测，获得骨赘区域，包括：S301、预设掩码参考点，分别获取所述股骨和胫骨的掩码坐标；S302、根据所述股骨和胫骨的掩码坐标，计算获得两个掩码坐标之间的中心点坐标；S303、预设第一像素值，以中心点坐标为中心，在所述Dr图像中获得符合所述第一像素值的矩形区域，作为骨赘检测的ROI区域；在步骤S300中，所述基于所述股骨和胫骨的掩码，设定骨赘检测目标，并采用预设深度学习模型对所述骨赘检测目标进行多层次检测，获得骨赘区域，还包括：S310、预设第二像素值，在所述ROI区域中获得满足第二像素值的矩形区域，作为所述骨赘点的最小包围矩形框；S320、获取所述掩码坐标所代表的每个骨赘点的最小包围矩形框，并以此建立父矩形框；以及，获取以每个骨赘点为中心像素点建立的子矩形框；S330、将所述父矩形框和子矩形框作为多层次检测的目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南白药集团医药电子商务有限公司 基于深度学习的多阶段多层次骨赘检测方法
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