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摘要：本发明涉及头影测量分析技术领域，提供一种基于深度学习的半自动头影测量标志点检测方法，其包括以下步骤：步骤S1：获取一定数量X射线头影测量图像作为样本集；步骤S2：将图像裁剪成小块，每个局部图像块只包含一个标志点作为输入；步骤S3：对每个标志点随机选取200个感兴趣区域的局部图像块，每个局部图像块的尺寸为128x128像素；步骤S4：提取的200个感兴趣区域的局部图像块作为深度卷积神经网络的输入图像用于标志点检测，为每个标志点单独训练网络。本发明能够较佳地进行半自动头影测量。
主权项：1.基于深度学习的半自动头影测量标志点检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：获取一定数量X射线头影测量图像作为样本集；步骤S2：将图像裁剪成小块，每个局部图像块只包含一个标志点作为输入，一个局部图像块即为一个感兴趣区域；步骤S3：对每个标志点随机选取200个感兴趣区域的局部图像块，每个局部图像块的尺寸为128x128像素；步骤S4：提取的200个感兴趣区域的局部图像块作为深度卷积神经网络的输入图像用于标志点检测，为每个标志点单独训练网络。
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百度查询： 山东大学 基于深度学习的半自动头影测量标志点检测方法
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