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摘要：本发明公开了基于机器学习的脊柱侧弯识别系统，属于医学影像识别技术领域，包括数据收集模块、数据预处理模块、脊柱图像分割模块、脊柱侧弯识别模块和综合报告生成模块。本发明采用改进的掩码区域卷积神经网络模型进行脊柱图像分割，引入复合连接网络，使模型在复杂图像上的表现能力更佳，而通道注意力机制能更好地关注图像中的关键信息，抑制背景中的无关信息，显著提高了脊柱图像分割的准确性；采用自适应权重可调增强算法进行脊柱侧弯识别，引入可调参数，动态调整权重更新机制，改进了模型在复杂数据上的表现，降低了难分类样本的影响，从而提高模型的整体稳定性，并减少迭代次数，提升模型整体效率，有助于实现高效且准确的脊柱侧弯识别。
主权项：1.基于机器学习的脊柱侧弯识别系统，其特征在于：包括数据收集模块、数据预处理模块、脊柱图像分割模块、脊柱侧弯识别模块和综合报告生成模块；所述数据收集模块，通过数据收集，得到脊柱原始图像数据和脊柱状况标签，并将所述脊柱原始图像数据发送至数据预处理模块，将所述脊柱状况标签发送至脊柱侧弯识别模块；所述数据预处理模块，通过图像增强单元、图像调整单元和归一化单元，进行数据预处理，得到脊柱标准图像数据，并将所述脊柱标准图像数据发送至脊柱图像分割模块；所述脊柱图像分割模块，采用改进的掩码区域卷积神经网络模型，进行脊柱图像分割，得到脊柱区域分割结果，并将所述脊柱区域分割结果发送至脊柱侧弯识别模块和综合报告生成模块；所述脊柱侧弯识别模块，采用自适应权重可调增强算法，进行脊柱侧弯识别，得到脊柱分类信息，并将所述脊柱分类信息发送至综合报告生成模块；所述综合报告生成模块，结合脊柱区域分割结果和脊柱分类信息，进行综合报告生成。
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百度查询： 中南大学湘雅医院 基于机器学习的脊柱侧弯识别系统
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