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申请/专利权人：安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院)
摘要：本发明公开了脊柱侧弯分级与角度联合估计方法、系统、设备及存储介质，先从原始数据集中挑选并裁剪出患者背部图像构成脊柱侧弯数据集，再构建视觉注意力模块I提取脊柱侧弯图像特征，再构建序数回归模块II进行脊柱侧弯分级或角度估计，最后构建脊柱侧弯分级估计分支和脊柱侧弯角度估计分支构成完整的网络模型进行脊柱侧弯分级与角度联合估计。本发明采用端到端的深度学习框架学习脊柱侧弯分级与角度估计，利用基于大核注意力的视觉注意力网络学习脊柱侧弯图像特征，并根据序数回归解决有顺序的分类问题，实现脊柱侧弯分级与角度联合估计系统构建。
主权项：1.一种脊柱侧弯分级与角度联合估计方法，其特征在于，方法步骤如下：S01：从原始数据集中挑选并裁剪出患者背部图像构成脊柱侧弯数据集；S02：构建视觉注意力模块I提取脊柱侧弯图像特征；S03：利用步骤S02提取的脊柱侧弯图像特征，构建序数回归模块II进行脊柱侧弯分级或角度估计；S04：构建脊柱侧弯分级估计分支和脊柱侧弯角度估计分支，两分支均由视觉注意力模块I和序数回归模块II顺序构成，两分支组成整体脊柱侧弯分级与角度联合估计网络模型；S05：使用训练数据集对由脊柱侧弯分级估计分支和脊柱侧弯角度估计分支组成的整体脊柱侧弯分级与角度联合估计网络模型进行训练，以基于梯度的优化方法对整体脊柱侧弯分级与角度联合估计网络模型的参数进行更新；S06：将给定脊柱侧弯患者背部图像输入到训练完成的整体脊柱侧弯分级与角度联合估计网络模型，预测脊柱侧弯等级与角度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院) 脊柱侧弯分级与角度联合估计方法、系统、设备及存储介质
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