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申请/专利权人：中山大学孙逸仙纪念医院
摘要：一种基于CT图像的新旧椎体压缩性骨折鉴别方法，将待鉴别椎体压缩性骨折椎体的CT图像输入训练后的3DV‑Net分割模型得到ROI，然后将ROI输入到训练后的DenseNet121网络，得到骨折分类预测结果。本发明能够根据CT图像直接鉴别得到新鲜或陈旧性椎体压缩性骨折的骨折分类预测结果，无需依赖MRI图像。而且本发明在椎体ROI分割方面，采用的3DV‑Net网络结构引入了残差连接，在深层网络上计算效率较高，能更好地保持梯度流，避免梯度消失，因此在一些复杂的分割任务中可能表现得更好。本发明在对椎体分割后，使用DenseNet121卷积神经网络实现骨折椎体的分类，将其分为新鲜及陈旧性骨折，其分类准确率高。
主权项：1.一种基于CT图像的新旧椎体压缩性骨折鉴别方法，其特征在于：将待鉴别椎体压缩性骨折椎体的CT图像输入训练后的3DV-Net分割模型得到ROI，然后将ROI输入到训练后的DenseNet121网络，得到骨折分类预测结果；所述3DV-Net分割模型的训练方法为：S1、获取多张椎体压缩性骨折椎体的原始CT图像及对应的骨折分类标签；S2、对所有原始CT图像绘制感兴趣区域ROIs并裁剪得到ROI；S3、将S1得到的原始CT图像及S2得到的ROI输入训练后3DV-Net分割模型，得到训练后的3DV-Net分割模型；所述DenseNet121网络的训练方法为将经训练后的3DV-Net分割模型分割的ROI以及对应的骨折分类标签输入DenseNet121网络，得到训练后的DenseNet121网络。
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权利要求：
百度查询： 中山大学孙逸仙纪念医院 一种基于CT图像的新旧椎体压缩性骨折鉴别方法
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