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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的骨盆螺钉最优通道规划方法及系统，方法包括：对骨盆数据集进行预处理后训练可变形配准网络，并利用可变形配准网络制作骨盆模板；在骨盆模板表面预标注骨盆螺钉，并计算注释标签；将骨盆模板向待测骨盆进行配准，得到形变场，并将骨盆模板上标注的骨盆螺钉和注释标签映射至待测骨盆上；将待测骨盆上螺钉起点和终点对应区域内所有衍生点相互连接形成衍生轴；采用最优通道算法迭代计算衍生轴与通道范围表面点的通道半径，选取通道半径最大的轴线作为待测骨盆最优通道的最佳衍生轴。通过本发明的技术方案，实现了骨盆螺钉注释的自动标注，提升了配准效率和特征提取准确性，显著提高了计算和搜索效率。
主权项：1.一种基于深度学习的骨盆螺钉最优通道规划方法，其特征在于，包括：对骨盆数据集进行格式转换和骨盆分割裁剪的预处理操作；利用预处理后的骨盆数据集训练可变形配准网络，并利用训练完成的所述可变形配准网络制作得到骨盆模板；在所述骨盆模板表面预标注骨盆螺钉的出入口区域，并分别计算通道半径、通道安全范围及最佳通道轴作为注释标签；将所述骨盆模板向所要规划螺钉通道的待测骨盆进行配准，得到形变场，并将所述骨盆模板上标注的骨盆螺钉和注释标签映射至所述待测骨盆上；将所述待测骨盆上所标注骨盆螺钉的起点和终点对应预设区域内所有衍生点相互连接形成衍生轴；采用最优通道算法迭代计算所述衍生轴与通道范围表面点的通道半径，选取通道半径最大的轴线作为所述待测骨盆最优通道的最佳衍生轴。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 一种基于深度学习的骨盆螺钉最优通道规划方法及系统
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