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申请/专利权人：康骨微创医疗器械科技(无锡)有限公司
摘要：本发明公开了基于机器学习的脊椎CT图像数据分割方法及系统，涉及数据识别技术领域。该基于机器学习的脊椎CT图像数据分割方法，包括以下步骤：数据图像收集；多模态融合；模型构建；图像分割。本发明通过对获取的脊椎多模态图像集进行多模态图像融合得到融合脊椎图像，然后根据融合脊椎图像生成对应的融合脊椎分割掩码，接着根据融合脊椎分割掩码构建多模态脊椎图像分割模型并进行评估得到模型分割评估指数，最后将用户脊椎CT图像输入至模型分割评估指数满足对应阈值范围的多模态脊椎图像分割模型进行图像分割得到脊椎CT图像分割结果，提高了脊椎CT图像数据分割的准确性，解决了现有技术中存在脊椎CT图像数据分割的准确性低的问题。
主权项：1.基于机器学习的脊椎CT图像数据分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，收集用户脊椎信息数据并获取脊椎多模态图像集，所述用户脊椎信息数据包括用户元数据和脊椎多模态图像；S2，对脊椎多模态图像集进行多模态图像融合得到融合脊椎图像，并根据融合脊椎图像生成对应的融合脊椎分割掩码；S3，根据得到的融合脊椎分割掩码构建多模态脊椎图像分割模型，并对多模态脊椎图像分割模型进行评估得到模型分割评估指数，将模型分割评估指数与对应阈值范围进行对比，若满足对应阈值范围，则执行S4，否则重新进行多模态脊椎图像分割模型的构建；S4，将实时获取的用户脊椎CT图像输入至多模态脊椎图像分割模型进行图像分割得到脊椎CT图像分割结果并进行反馈。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 康骨微创医疗器械科技(无锡)有限公司 基于机器学习的脊椎CT图像数据分割方法及系统
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