申请/专利权人：重庆市第九人民医院;西南大学

申请日：2023-12-20

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893729A

主分类号：G06V10/25

分类号：G06V10/25;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了BIFPN结合CBAM注意力机制的骨折医学影像分析方法，主要涉及医学影像分析技术领域；包括步骤：S1、采集足够数量的患有髋骨骨折患者的数据图；S2、对下载的医学影像图片进行标注，定义感兴趣区域，并为每个感兴趣区域分配标签；S3、对采集到的医学影像数据进行预处理；S4、构建以BIFPN结合CBAM注意力机制为主干的FasterR‑CNN目标检测算法；S5、将训练集输入到以BIFPN结合CBAM注意力机制为主干的FasterR‑CNN目标检测算法的预测模型中进行训练；S6、将待检测的数据输入到训练好的以BIFPN结合注意力机制为主干的FasterR‑CNN目标检测算法的预测模型中进行检测；本发明提高了诊断的准确性和一致性，从而提高了就医效率，帮助减轻了患者的经济负担。

主权项：1.BIFPN结合CBAM注意力机制的骨折医学影像分析方法，其特征在于，包括步骤：S1、采集足够数量的患有髋骨骨折患者的X片、CT和MRI数据；S2、对下载的医学影像图片进行标注，定义感兴趣区域，并为每个感兴趣区域分配标签；S3、对采集到的医学影像数据进行预处理，获得训练集；S4、构建以BIFPN结合CBAM注意力机制为主干的FasterR-CNN目标检测算法；S5、将步骤S3中预处理后的训练集输入步骤S4构建的以BIFPN结合CBAM注意力机制为主干的FasterR-CNN目标检测算法的预测模型中进行训练，用分类损失和边界框回归损失函数进行反向传播更新网络参数，并通过自适应矩估计优化模型，得到训练好的以BIFPN结合注意力机制为主干的FasterR-CNN目标检测算法的预测模型；S6、将待检测的髋骨骨折的X片、计算机断层扫描、核磁共振成像数据输入到步骤S5所得到的训练好的以BIFPN结合注意力机制为主干的FasterR-CNN目标检测算法的预测模型中进行检测，得到该数据图像的检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆市第九人民医院;西南大学 BIFPN结合CBAM注意力机制的骨折医学影像分析方法

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