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公开(公告)号：CN112837297B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202110171094.9
申请日：2021-02-08
Applicant: 福建医科大学附属协和医院
Abstract: 本发明公开了一种渐进式多尺度的颅面骨骨折检测方法，属于颅面骨骨折检测技术领域，检测方法如下：先对骨折数据集进行裁剪：以原标签中心点为中心，以原标签长、宽的四倍作为新图的长、宽来裁剪原图，再对新标注的数据集进行一次训练，保存训练好的预训练模型，然后在此模型基础上对原数据集进行训练。其中，在对原数据进行训练提取特征的同时根据原数据标签生成热图标签，然后在区域生成网络中通过对比热图标签的方式对感兴趣区域进行指导，最后，通过缩小检测范围把候选框不断往真实框逼近。与同类方法相比，该方法可以有效的检测出颅骨骨折部分，从而提高了骨折检测的精确度并降低了漏框的概率，扩大了应用范围和应用场景。
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公开(公告)号：CN112837297A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110171094.9
申请日：2021-02-08
Applicant: 福建医科大学附属协和医院
Abstract: 本发明公开了一种渐进式多尺度的颅面骨骨折检测方法，属于颅面骨骨折检测技术领域，检测方法如下：先对骨折数据集进行裁剪：以原标签中心点为中心，以原标签长、宽的四倍作为新图的长、宽来裁剪原图，再对新标注的数据集进行一次训练，保存训练好的预训练模型，然后在此模型基础上对原数据集进行训练。其中，在对原数据进行训练提取特征的同时根据原数据标签生成热图标签，然后在区域生成网络中通过对比热图标签的方式对感兴趣区域进行指导，最后，通过缩小检测范围把候选框不断往真实框逼近。与同类方法相比，该方法可以有效的检测出颅骨骨折部分，从而提高了骨折检测的精确度并降低了漏框的概率，扩大了应用范围和应用场景。
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