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申请/专利权人：上海市儿童医院
摘要：本申请属于泌尿系统疾病领域，尤其涉及尿道下裂阴茎弯曲度的测量方法。一种深度学习对尿道下裂阴茎弯曲度的测量方法，包括以下步骤：采集尿道下裂患者术中勃起状态下的阴茎弯曲图像集；完成训练数据集的收集；获取尿道下裂阴茎弯曲的标准图；对所述获得的阴茎弯曲标准图进行识别，获得弯曲度的关键点的位置；计算出阴茎弯曲的度数。本发明提供了深度学习对尿道下裂阴茎弯曲度的测量方法，可有效减少人为测量造成的误差，减少因不同术者读取产生的偏倚，为尿道下裂手术提供更好的指导。
主权项：1.一种深度学习对尿道下裂阴茎弯曲度的测量方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：采集尿道下裂患者术中阴茎弯曲图像集；步骤2：选取出标准拍摄的图像，对图片标记出关键点位置，完成训练数据集的收集；步骤3：利用迁移学习的方法，通过对关键点识别模型的参数修改构建尿道下裂阴茎弯曲度关键点识别模型；用标记好的数据集训练模型，形成最终的尿道下裂阴茎弯曲度关键点的识别模型；步骤4：输入新的尿道下裂阴茎弯曲图像进行预测；步骤5：根据所述构建的尿道下裂阴茎弯曲度关键点识别模型，对输入新的尿道下裂阴茎弯曲图进行识别，获得关键点位置坐标；步骤6：对识别的关键点位置坐标利用计算机图形学以及形态学设计算法，计算出阴茎弯曲的度数；其中尿道下裂阴茎弯曲度关键点识别模型构建包括：（1）对所得已标注阴茎区域并标注关键点的尿道下裂阴茎弯曲图像作为训练样本数据集作为训练样本数据集；（2）对收集训练样本数据集使用数据增广技术，通过对图像进行变换以增加图像的数量及变化，从而提高网络模型的泛化能力，以及针对图像分割能力的鲁棒性；（3）构建出类残差网络架构的反卷积网络结构，使用图像滤波器卷积运算、不同尺度特征池化下采样、特征图像上采样技术；（4）根据多次训练的结果，调整模型中的相关结构、学习策略、模型参数从而获得识别的最佳的模型作为构建的尿道下裂阴茎弯曲关键点识别的最终模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海市儿童医院 一种深度学习对尿道下裂阴茎弯曲度的测量方法
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