公开(公告)号：CN119444726A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411581810.0

申请日：2024-11-07

Applicant: 浙江大学

Inventor： 俞刚 ,  蒋仁杰 ,  齐国强 ,  袁贞明 ,  吴英飞 ,  赵国强

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/25 ,  G06V10/74 ,  G06T7/60 ,  G06T7/62 ,  G06T7/68 ,  G16H50/20 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的儿童发育性髋关节发育不良辅助诊断系统，包括训练好的实例分割模型和特征点定位模型；实例分割模型用于从儿童骨盆影像中分割出双侧闭孔和髂骨；特征点定位模型用于从儿童骨盆影像中精确定位8个髋关节特征点；诊断步骤如下：将待诊断的儿童骨盆影像输入实例分割模型，分割出双侧闭孔和髂骨，获得闭孔和髂骨的最大横径、面积以及闭孔和髂骨的旋转指数、面积比，以判断骨盆影像的对称性；如果判定骨盆影像对称，则符合质控标准；质控流程结束后，选择将符合质控标准的影像或全部影像送入特征点定位模型进行特征点检测及IHDI分级。本发明可实现儿童发育性髋关节发育不良的快速、准确的影像质控与分级诊断。