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申请/专利权人：江西中科九峰智慧医疗科技有限公司
摘要：本发明公开了一种X光胸片中部位完整度的智能鉴别方法及系统，其包括：基于构建的标签数据，对深度学习模型进行深度学习，该标签数据由若干在对应于胸部关键点位置完成标注的胸部X光图像构成，若干胸部X光图像中包括包含完全胸部的胸部X光图像和包含不完全胸部的胸部X光图像；通过经深度学习的模型对胸部X光图像完整度进行智能鉴别。本发明提供的方案可智能鉴别X光胸片中胸部是否被完全包含，精确度高，效率高。
主权项：1.X光胸片中部位完整度的智能鉴别方法，其特征在于，包括：基于构建的标签数据，对深度学习模型进行深度学习，所述标签数据由若干在对应于胸部关键点位置完成标注的胸部X光图像构成，所述若干胸部X光图像中包括包含完全胸部的胸部X光图像和包含不完全胸部的胸部X光图像；所述标签数据中胸部X光图像上标注的关键点位置至少对应于胸部第七脊椎、左下肋膈角和右下肋膈角，若在检测到待鉴别的X光胸片中同时包含上述的三个关键点，则判断该待鉴别的X光胸片为完全包含胸部；否则判断该待鉴别的X光胸片为未完全包含胸部；通过经深度学习的模型对胸部X光图像完整度进行智能鉴别，所述深度学习模型由主干网络和三个全连接层构成；在对胸部X光图像完整度进行鉴别时，包括：1将待鉴别胸部X光图像送入经过经深度学习的模型中的主干网络，计算形成特征图；2将主干网络输出的特征图送入经深度学习的模型中的3个全连接层,得到3个关键点的逻辑图；3将3个关键点的逻辑图通过Sigmoid函数映射得到三个关键点的概率图；4对于每一个关键点的概率图，取概率图中概率最大值作为这一关键点的检测结果，如果推理概率值小于0.5，则鉴别为此胸部X光图像中缺少这一关键点，否则鉴别为此胸部X光图像存在这一关键点。
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百度查询： 江西中科九峰智慧医疗科技有限公司 一种X光胸片中部位完整度的智能鉴别方法及系统
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