申请/专利权人：杭州博钊科技有限公司;中山大学

申请日：2024-01-16

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117853467A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0495

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明提供了一种脊椎椎体识别方法、设备及介质，包括，获取待检图像并输入预先训练的椎体识别模型；锚框生成模块于待检图像中生成多个锚框；特征提取模块于待检图像中提取多个特征张量，根据任一锚框的框体大小得到锚框与特征张量的对应关系；同级检测模块获取目标存在性分数并筛选多个优选锚框，以表示待检图像内多个椎体的位置；标签分类模块得到任一优选锚框的特征向量，以学习任一优选锚框的稀疏编码，根据任一优选锚框的稀疏编码计算获取任一优选锚框的类概率向量；根据任一优选锚框的类概率向量获取优选锚框的标签，得到待检图像内任一椎体的椎体类型。采用本发明技术方案后，能够在具有不同图像特性和视场角的图像中均有效识别椎体。

主权项：1.一种脊椎椎体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检图像，并将所述待检图像输入预先训练的椎体识别模型，其中所述椎体识别模型包括分层提议网络、自校准识别网络，所述分层提议网络包括锚框生成模块、特征提取模块、同级检测模块，所述自校准识别网络包括标签分类模块；所述锚框生成模块于所述待检图像中生成多个锚框，其中，所述多个锚框具有多种框体大小、多种长宽比；所述特征提取模块于所述待检图像中提取多个特征张量，任一所述特征张量对应于一特征级别，根据任一所述锚框的框体大小获取所述锚框的特征级别，得到所述多个锚框与所述多个特征张量之间的对应关系；根据所述多个锚框与所述多个特征张量，所述同级检测模块获取所述多个锚框的目标存在性分数以筛选多个优选锚框，所述多个优选锚框表示所述待检图像内多个椎体的位置；所述标签分类模块对所述多个优选锚框进行ROI池化，得到任一所述优选锚框的特征向量，以采用稀疏自编码器学习任一所述优选锚框的稀疏编码，根据任一所述优选锚框的稀疏编码计算获取任一所述优选锚框的类概率向量；根据任一所述优选锚框的所述类概率向量获取所述优选锚框的标签，得到所述待检图像内任一椎体的椎体类型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州博钊科技有限公司;中山大学 一种脊椎椎体识别方法、设备及介质

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