申请/专利权人：华中科技大学

申请日：2021-06-04

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN113241156B

主分类号：G16H30/40

分类号：G16H30/40;G16H30/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2021.12.31#著录事项变更;2021.08.27#实质审查的生效;2021.08.10#公开

摘要：本发明属于人工智能深度学习技术领域，提供一种基于检测指导的骨科病灶计数网络的标注方法及系统，将特定场景的关键点标注的骨科病灶图像处理后送入检测网络，根据网络提取的特征构建热力图；基于热力图的指导，生成需要标注的关键矩形区域；根据关键矩形区域的倾角，生成对应角度的倾斜高斯分布；将热力图中所有关键区域的归一化高斯分布叠加，得到计数网络的标注结果。本发明提供了一种基于检测指导的骨科病灶计数网络的标注方法，通过网络提取了目标的稳健特征，并利用倾斜高斯分布拟合，提高了图像特征的有效利用率，得到了更为真实的目标密度图。

主权项：1.一种基于检测指导的骨科病灶计数网络的标注系统，其特征在于，应用于数据信息处理终端，所述基于检测指导的骨科病灶计数网络的标注系统包括：热力图图像获取模块，用于将特定场景的关键点标注的骨科病灶图像处理后送入检测网络，根据网络提取的特征构建热力图；关键矩形区域图像获取模块，用于基于热力图图像获取模块获取的热力图，生成需要标注的关键矩形区域；高斯分布信息获取模块，用于根据关键矩形区域的倾角，生成对应角度的倾斜高斯分布；标注结果信息获取模块，用于将热力图中所有关键区域的归一化高斯分布叠加，得到计数网络的标注结果；基于热力图的指导，生成需要标注的关键矩形区域具体包括：设置阈值p对热力图mh进行分割，并进行连通域标记；取热力图mh中连通域与最小外接矩形区域b的交集，并对交集的所有独立区域取其最小外接矩，作为关键区域c，即特征稳健区域；将c作为计数任务标签；根据关键矩形区域的倾角，生成对应角度的倾斜归一化高斯分布具体包括：计算关键区域c的长边对图像水平方向的倾角θ；将高斯分布的指数部分设计为椭圆函数，将倾角θ作为椭圆主轴倾角，生成倾斜的归一化高斯分布；所述倾斜归一化高斯分布的公式为： 根据拉伊达准则3σ准则，上述公式中的σ1和σ2分别为关键区域c长边和短边的关键区域c的中心x0，y0。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中科技大学 一种基于检测指导的骨科病灶计数网络的标注方法及系统

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