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摘要:本发明公开了一种腰椎CT骨性侧隐窝区图像强逻辑重建模型训练方法及装置,属于图像处理技术领域,包括:S1、获取包括骨窗的腰椎CT平扫数据;S2、提取骨窗的dicom数据,并转化为二维的png图像;S3、对png图像进行标注,获得标注后的json文件;S4、使用域适应模型对数据进行训练;训练过程分为预训练阶段和领域自适应训练阶段;预训练阶段利用源域数据训练一个在源域上表现最好的模型作为预训练模型;领域自适应训练阶段利用预训练模型对源域数据和目标域数据进行联合训练,利用目标域数据进行验证。本发明能够对腰椎CT骨性侧隐窝区图像进行旋转校正。
主权项:1.一种腰椎CT骨性侧隐窝区图像强逻辑重建模型训练装置,其特征在于,包括:数据获取模块,获取腰椎CT平扫数据,所述腰椎CT平扫数据包括骨窗;数据预处理模块,提取所述骨窗的dicom数据,并转化为二维的png图像,所述png图像为源域数据和目标域数据;标注模块,对所述源域png图像进行标注,获得标注后的json文件,所述json文件为源域数据的类别和边界框标签;训练模块,使用域适应模型对数据进行训练;具体为:所述训练过程分为预训练阶段和领域自适应训练阶段;其中:在所述预训练阶段,利用源域数据训练一个在源域上的模型作为预训练模型;在领域自适应训练阶段,利用所述预训练模型对源域数据和目标域数据进行联合训练,并利用目标域数据进行验证;利用所述腰椎CT骨性侧隐窝区图像强逻辑重建模型训练装置进行腰椎CT骨性侧隐窝区图像强逻辑图像校正方法包括:提取轴位图像的特征和中心位置;计算矢状位每个阶段的旋转角度;计算矢状位每个阶段的二次旋转角度;计算冠状位每个阶段的旋转角度;计算轴位每个阶段的旋转角度;形态旋转;矢状位,冠状位,轴位的旋转方法相同;基于校正后的图像,进行侧隐窝的测量。
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