申请/专利权人：深圳视见医疗科技有限公司

申请日：2020-10-19

公开（公告）日：2021-02-19

公开（公告）号：CN112381762A

主分类号：G06T7/00(20170101)

分类号：G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06T7/73(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.03.09#实质审查的生效;2021.02.19#公开

摘要：本发明涉及医疗技术领域，尤其涉及一种基于深度学习算法的CT肋骨骨折辅助诊断系统，该系统包括：数据处理模块，用于对待检测的胸部CT图像，进行数据归一化处理，得到归一化后的所述胸部CT图像；检测模块，用于将归一化处理过后的胸部CT图像作为输入至检测模块中，得到胸部CT图像的检测结果；检测模块包括：肋骨检测单元、肋骨骨折分割单元和肋骨编号及分段单元，显示模块，用于显示胸部CT图像的输出结果。本发明实施例提供的基于深度学习算法的CT肋骨骨折辅助诊断系统有效的降低了肋骨骨折检测的假阳和假阴，并且该检测结果提供了疑似肋骨骨折的位置信息，可以辅助医生诊断。

主权项：1.一种基于深度学习算法的CT肋骨骨折辅助诊断系统，其特征在于，包括：数据处理模块，用于对待检测的胸部CT图像，进行数据归一化处理，得到归一化后的所述胸部CT图像；检测模块，用于将归一化处理过后的所述胸部CT图像作为输入至所述检测模块中，得到所述胸部CT图像的检测结果；所述检测模块包括：肋骨检测单元、肋骨骨折分割单元和肋骨编号及分段单元，显示模块，用于显示所述胸部CT图像的输出结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳视见医疗科技有限公司 一种基于深度学习算法的CT肋骨骨折辅助诊断系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD