龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
摘要：针对临床医生劳动强度大，骨科医生工作效率低等问题，运用深度学习的方法在医学影像分析中的应用日趋广泛。本发明提出了一种基于x线片的椎体压缩性骨折识别方法，通过改进YOLOv8模型结构，引入C2f‑DAttention模块、LSKA模块和动态检测头，旨在提高模型的识别精度和效率，并降低计算复杂度和内存占用，从而提供一种快速、准确、低成本的椎体压缩性骨折自动化检测方法，助力临床医生提高诊断效率和准确性。改进后的实验模型在数据集上，与原模型yolov8m相比mAP50提升了9.1%，mAP50‑95提升了16.6%,分别为89.6%和71%。因此，所提出方法在不增加模型计算复杂度的同时，提升了压缩性骨折的算法精度，为实现准确的椎体压缩性骨折诊断提供了有效手段。
主权项：1.一种基于x线片的椎体压缩性骨折识别方法，其特征在于，包括：在yolov8框架骨干网络中的最后一个C2f模块中增加可变形注意力机制，键和值对的位置以数据依赖的方式选择，这种灵活的方案使自注意模块能够专注于相关区域并捕获更多信息特征；改进了骨干网络中的SPPF模块，在其中添加了一个大可分离核注意模块，将深度卷积层的二维卷积核分解为级联的水平和垂直一维核，降低模型的计算复杂度；将检测头换成一个动态检测头，显著提高了目标检测头部的表示能力，且不增加任何计算开销。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌大学 一种基于x线片的椎体压缩性骨折识别方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号