申请/专利权人：西安工程大学

申请日：2023-06-25

公开（公告）日：2023-10-03

公开（公告）号：CN116843959A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/26;G06V10/82;G06T7/00;G06T5/40;G06T5/50;G06N3/0464;G06N3/084;G16H50/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.10.24#实质审查的生效;2023.10.03#公开

摘要：本发明公开了自动识别大骨节病的分类方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、数据收集和预处理；步骤2、深度学习模型训练；步骤3、分类定义和优先级设置；步骤4、自动分类和人工审查；步骤5、早期干预和自动审查；步骤6、与影像医生的诊断性能匹配。本发明通过深度学习框架和图像处理方法，在大骨节病的诊断和分类中具有高效、准确、早期干预和工作量减少的优势，提高了医疗效率和患者护理水平，能够自动识别大骨节病的X‑ray图像，消除了对人工目视诊断的依赖，提高了诊断效率和准确性。

主权项：1.自动识别大骨节病的分类方法，其特征在于：具体按照以下步骤实施：步骤1、数据收集和预处理；步骤2、深度学习模型训练；步骤3、分类定义和优先级设置；步骤4、自动分类和人工审查；步骤5、早期干预和自动审查；步骤6、与影像医生的诊断性能匹配。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安工程大学 自动识别大骨节病的分类方法

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