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申请/专利权人：云南白药集团医药电子商务有限公司

摘要：本申请涉及一种基于Dr图像实现由粗到细的多阶段骨赘集成检测方法，通过获取骨赘的Dr图像；根据所述Dr图像，对股骨、胫骨以及股骨与胫骨的连接处区域进行分割，分别提取各自对应的前景掩码；基于所述前景掩码，设定骨赘区域检测目标，并采用预设深度学习模型对所述骨赘区域检测目标进行多阶段检测，获得骨赘预测区域；以及，在所述骨赘预测区域中构建骨赘点的热力图，并采用预设深度学习模型对所述热力图进行检测，获得骨赘点预测前景区域；预设提取条件，从所述骨赘点预测前景区域中提取得到骨赘点。能够基于骨赘区域检测和热力监测，提取骨赘的热力图轮廓点，实现在DR图像上由粗到细的多阶段多任务集成的骨赘检测。

主权项：1.一种基于Dr图像实现由粗到细的多阶段骨赘集成检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S100、获取骨赘的Dr图像；S200、根据所述Dr图像，对股骨、胫骨以及股骨与胫骨的连接处区域进行分割，分别提取各自对应的前景掩码；S300、基于所述前景掩码，设定骨赘区域检测目标，并采用预设深度学习模型对所述骨赘区域检测目标进行多阶段检测，获得骨赘预测区域；以及，在所述骨赘预测区域中构建骨赘点的热力图，并采用预设深度学习模型对所述热力图进行检测，获得骨赘点预测前景区域；在步骤S300中，所述基于所述前景掩码，设定骨赘区域检测目标，并采用预设深度学习模型对所述骨赘区域检测目标进行多阶段检测，获得骨赘预测区域；以及，在所述骨赘预测区域中构建骨赘点的热力图，并采用预设深度学习模型对所述热力图进行检测，获得骨赘点预测前景区域，还包括：S340、分别以掩码坐标的各个骨赘点为中心，构建各自的高斯分布热力图；S350、分别获得所述高斯分布热力图的质心，以此作为各自坐标的待检测骨赘点；S360、构建若干子检测模型，分别对各个对应的待检测骨赘点进行热力图检测，获得热力图的前景区域；S400、预设提取条件，从所述骨赘点预测前景区域中提取得到骨赘点；步骤S400中，所述预设提取条件，从所述热力图的前景区域中提取得到骨赘点，包括：S401、构建与子检测模型结构相同的集成模型；S402、将所述若干子检测模型并入所述集成模型中，将所述若干子检测模型的特征图融合到集成模型中并输出，以此引导集成模型的训练；S403、保持所述若干子检测模型的梯度不回传和权重不更新，进行迭代训练；当所述若干子检测模型的权重达到预设权重阈值时，根据缩减策略，逐步降低子检测模型输出的特征图的融合权重，当集成模型达到预设最优权重时，停止迭代；S404，基于所述预设权重阈值，分割提取得到热力图的前景区域；从所述热力图的前景区域中提取骨赘的热力图轮廓点，取其质心作为骨赘点。

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