发明专利已授权

基于深度卷积神经网络的椎间盘CT图像检测方法

📄 申请号：CN202011076847.X 📄 发布日：2026/08/05

著录项目信息

申请日

2020-10-10

公开号

CN112308822A

公开日

2021-02-02

申请人

淮安昆博信息科技有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06T5_00 , G06T3_60 , G06T3_40 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络深度学习医学图像处理图像识别神经网络卷积神经网络

应用场景

医学影像辅助诊断, 椎间盘疾病检测, 脊柱疾病筛查, 临床决策支持, 智能医疗

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摘要

本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的椎间盘CT图像检测方法。本发明包括如下步骤：步骤1、椎间盘突出图像预处理：步骤2、基于多骨干网络的特征提取器构建方法：步骤3、区域建议网络中锚框的参数调优：步骤4、基于卷积神经网络的图像检测模型训练。本发明从数据预处理，深度卷积神经网络结构到参数优化都经过精心设计，建立了一套完整的椎间盘突出定位和分类系统。相较于传统的图像检测算法，该方法基于深度学习技术，通过简单的端到端学习方式避免了去噪、白平衡、特征提取、特征选择等容易出错的过程，减少了人工干预，将对椎间盘突出是否合并钙化这一判断任务自动化智能化，并在检测的准确率上有较大提升。

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

20260508

?? 专利权的转移：

20240709

✅ 授权

20210223

?? 实质审查的生效：

20210202

📄 公开

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