公开(公告)号：CN115423761A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202211013236.X

申请日：2022-08-23

Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院

Inventor： 叶哲伟 ,  王子毅 ,  谢毅 ,  霍彤彤 ,  董喆 ,  何双江 ,  赵慧娟 ,  钟胜

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06T17/00 ,  G06T17/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的骨折X光图像检测与三维呈现方法，包括如下步骤：获取胫骨平台部位不同骨折类型的X光图像；对X光图像提取特征并进行骨折检测和分型；对X光图像进行三维重建，提取表面网格；将表面网格转换为STL文件，存入工作站中进行混合现实(MR)呈现；本发明能够对骨折部位进行精准和快速定位，辅助医生进行骨折部位的诊断，与此同时将骨折部位在三维空间进行呈现，帮助医生进行手术规划和远程医疗，以便用于个性化手术方案的制定和实施。

公开(公告)号：CN119229183A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411253166.4

申请日：2024-09-06

Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院

Inventor： 叶哲伟 ,  郝智伟 ,  谢毅 ,  霍彤彤 ,  杨佳铭 ,  周弘 ,  严子能 ,  刘蓬然 ,  谢卯 ,  钟胜

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/28 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/75 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明提出了一种基于分割引导的骨折图像分类方法，包括以下步骤：获取骨折图像并构建数据集；利用分割模型对数据集中的骨折图像进行分割，生成标记骨折区域和正常区域的二值化分割图；构建两个特征提取网络，分别对分割后的骨折图像和分割前的骨折图像进行特征提取；采用交叉注意力机制融合提取的特征，得到融合后的特征图；利用特征图和对应的类别标签对分类器进行训练，得到骨折图像分类模型；将待分类的骨折图像输入骨折图像分类模型，得到骨折图像的类别信息。本发明通过分割引导分类方法将骨折图像的分割结果作为辅助信息引入分类模型，并利用交叉注意力机制来融合分割信息和原始图像信息，从而提高了分类模型对骨折类型的识别能力。