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公开(公告)号：CN117635951A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410094959.X
申请日：2024-01-24
Applicant: 苏州大学附属第二医院 , 苏州科技大学
Abstract: 本发明涉及图像识别分析技术领域，公开了基于X线图像自动识别髋部骨质疏松的判定方法及系统，该方法包括以下步骤：拍摄髋部X线图像并进行像素级标定；进行语义分割得到髋部X线图像中外层骨皮质区域mask区域图和内层骨髓区域mask区域图；构建非骨质疏松患者及骨质疏松患者的髋部骨皮质厚度判定范围、非骨质疏松患者及骨质疏松患者的髋部骨髓厚度判定范围；利用厚度判定范围对外层骨皮质区域mask区域图和内层骨髓区域mask区域图进行骨质疏松判定。本发明能够对输入的X线图像进行骨质疏松自动识别分析，及时得到该髋部是否存在骨质疏松症状并显示，不仅为患者节省了部分医疗费，还有效提升了现有医疗资源的使用率。
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公开(公告)号：CN117635951B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410094959.X
申请日：2024-01-24
Applicant: 苏州大学附属第二医院 , 苏州科技大学
Abstract: 本发明涉及图像识别分析技术领域，公开了基于X线图像自动识别髋部骨质疏松的判定方法及系统，该方法包括以下步骤：拍摄髋部X线图像并进行像素级标定；进行语义分割得到髋部X线图像中外层骨皮质区域mask区域图和内层骨髓区域mask区域图；构建非骨质疏松患者及骨质疏松患者的髋部骨皮质厚度判定范围、非骨质疏松患者及骨质疏松患者的髋部骨髓厚度判定范围；利用厚度判定范围对外层骨皮质区域mask区域图和内层骨髓区域mask区域图进行骨质疏松判定。本发明能够对输入的X线图像进行骨质疏松自动识别分析，及时得到该髋部是否存在骨质疏松症状并显示，不仅为患者节省了部分医疗费，还有效提升了现有医疗资源的使用率。
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公开(公告)号：CN119205741A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411691245.3
申请日：2024-11-25
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06T7/73 , G06T7/62 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了基于人工智能的椎体骨折自动识别分析系统，涉及图像识别技术领域，该椎体骨折自动识别分析系统包括：对断层扫描图像执行调控处理操作，并以处理完成后的断层扫描图像为基础进行答案标注；构建自动识别网络结构，并利用断层扫描图像与答案标注对自动识别网络结构进行训练，利用训练后的自动识别网络结构识别骨折信息；根据骨折信息分析骨折严重性，利用严重性分析结果评估骨折影响程度，并将严重性分析结果与骨折影响程度传输至移动端。本发明通过人工智能技术提出了基于人工智能的椎体骨折自动识别分析系统，其通过人工智能算法，分析骨折的大小、位置和类型来判断严重性，评估可能对患者造成的影响。
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