公开(公告)号：CN115170502A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210769176.8

申请日：2022-06-30

Applicant: 安徽大学

Inventor： 谭大禹 ,  姚致远 ,  戴益科 ,  周晓平 ,  花林枫 ,  丁睿 ,  苏延森 ,  郑春厚

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06T17/00 ,  G06N3/04 ,  A61B6/00

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的股骨滑车宽度测量方法，包括：第一步、采集人体髌股关节CT影像，构建数据集，进行数据标注和预处理；第二步、构建MSC‑Net神经网络中的编码层、中间层、解码层以及输出模块；第三步、将数据集输入网络进行训练，并通过反向传播得到最优的模型；第四步，模型输出的预测结果，经过拼接，得到股骨三维重建模型；第五步、使用测量算法对预测结果进行数据测量，得出滑车的宽度信息。本发明能将髌股关节CT切片图，通过神经网络，快速分割股骨结构，重建三维股骨模型，并结合测量算法，测出股骨滑车的宽度，从而能减少股骨滑车宽度测量的时间，并能提高准确性和可靠性。