发明专利已授权

基于形状信息和卷积神经网络的CHN法兴趣区域提取方法

📄 申请号：CN201910222145.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-03-22

公开号

CN109961044B

公开日

2021-02-02

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_32 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

医学图像处理医学图像处理卷积神经网络图像识别

应用场景

骨龄评估, 医疗影像诊断, 生长发育评估, 计算机辅助诊断, 儿科医学

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摘要

基于形状信息和卷积神经网络的CHN法兴趣区域提取方法，包括：步骤1参照骨边界框大小确定，步骤2参照骨关键点定位。CHN法通过评估14块参照骨的成熟指征来计算骨龄，该方法符合中国当代青少年的生长发育规律。本发明在保证参照骨兴趣区域提取准确的同时，还保证其具有较强的普适性。参照骨边框大小主要是根据手腕部的形状信息来确定手指及手腕的宽度，根据不同的权重得到14块参照骨的边界框大小；参照骨关键点定位主要是通过一个自建的卷积神经网络模型进行回归预测，得到14块参照骨的关键点坐标。在获取到参照骨边框大小及其坐标以后，就可以将参照骨的兴趣区域提取出来。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于细粒度分类的骨龄评估方法

当前第 / 件

一种基于图像增强的骨龄评估方法

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