公开(公告)号：CN116168029A

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202310451101.X

申请日：2023-04-25

Applicant: 中南大学

Inventor： 覃皓程 ,  倪江东 ,  杨舒 ,  何桄旭 ,  胡洁

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06T7/136 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供了一种用于评估肋骨骨折的方法、设备和介质。所述方法包括：获取多张临床胸部CT原图并执行归一化预处理获取预处理图像；基于肋骨CT影像数据集对预处理图像进行数据清洗，将清洗后的肋骨CT影像数据集分为肋骨训练集和肋骨验证集；使用肋骨分割模型对肋骨训练集进行训练，并使用肋骨验证集验证经训练的肋骨分割模型；迭代执行以上训练和验证直至正确率达到阈值水平，从而获取经验证的肋骨分割模型；将患者的临床CT原图输入到经验证的肋骨分割模型中，确定患者肋骨是否存在裂缝，从而判断患者骨折是否为真阳性，输出肋骨裂缝和感兴趣区域进行整合，生成医学影像诊断报告。实现了肋骨骨折的精准评估。

公开(公告)号：CN117058149B

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311318617.3

申请日：2023-10-12

Applicant: 中南大学

Inventor： 覃皓程 ,  倪江东 ,  杨舒 ,  何桄旭 ,  胡洁

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种用于训练识别骨关节炎的医学影像测量模型的方法，包括以下步骤：获取放射图像数据集，并将放射图像数据集划分为训练集和验证集；进行图像特征提取，并利用特征提取器获取图像样本标注的几种特征的特征矩阵向量；构建医学影像测量模型，利用所获取的特征矩阵向量对医学影像测量模型进行训练直到损失函数收敛到最小；测试所训练的医学影像测量模型，获取经训练后的医学影像测量模型识别骨关节炎的预测结果及预测结果的置信度。本发明方法通过数据集准备、特征提取、模型训练以及模型测试与评估四个步骤，以训练出能够准确识别x光片中的疑似关节炎样本的医学影像(56)对比文件邱松炜.基于深度学习的膝关节炎自动诊断分级系统《.中国优秀硕士学位论文全文数据库医药卫生科技辑》.2023,(第02期),第E066-1254页.Mohamed Yacin Sikkandar等.AutomaticDetection and Classification of HumanKnee Osteoarthritis Using ConvolutionalNeural Networks《.Computers,Materials &Continua》.2022,第4279-4289页.

公开(公告)号：CN117058149A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202311318617.3

申请日：2023-10-12

Applicant: 中南大学

Inventor： 覃皓程 ,  倪江东 ,  杨舒 ,  何桄旭 ,  胡洁

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种用于训练识别骨关节炎的医学影像测量模型的方法，包括以下步骤：获取放射图像数据集，并将放射图像数据集划分为训练集和验证集；进行图像特征提取，并利用特征提取器获取图像样本标注的几种特征的特征矩阵向量；构建医学影像测量模型，利用所获取的特征矩阵向量对医学影像测量模型进行训练直到损失函数收敛到最小；测试所训练的医学影像测量模型，获取经训练后的医学影像测量模型识别骨关节炎的预测结果及预测结果的置信度。本发明方法通过数据集准备、特征提取、模型训练以及模型测试与评估四个步骤，以训练出能够准确识别x光片中的疑似关节炎样本的医学影像测量模型，进而提高医学影像测量模型识别骨关节炎的准确度。