一种基于目标检测与聚类的横突棘突检测定位方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010270822.7
IPC分类号：G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
申请日期：
2020-04-08
申请人：
华南理工大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于目标检测与聚类的横突棘突检测定位方法
申请号	CN202010270822.7	申请日期	2020-04-08
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-08-21	公开/公告号	CN111563880A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	华南理工大学	申请人地址	广东省广州市天河区五山路381号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华南理工大学	当前权利人	华南理工大学
发明人	黄庆华;邓其锋
代理机构	广州粤高专利商标代理有限公司	代理人	何淑珍;江裕强

摘要

本发明公开了一种基于目标检测与聚类的横突棘突检测定位方法，包括如下步骤：利用带有位置传感器的超声探头，对感兴趣脊柱范围内的脊柱从上到下进行扫描，可以得到一系列包含横突、棘突及每个像素点位置信息的原始超声图像数据。利用基于tinyYOLOv3的目标检测方法对每一帧超声图像的横突、棘突进行检测定位，得到一系列三维离散坐标点，然后使用聚类算法对三维离散点进行聚类，以寻找更细致的定位，将聚类中心点作为横突、棘突的三维空间坐标点，即可实现脊柱横突、棘突位置的准确定位。本发明方法鲁棒性高，智能化程度高，定位准确，方法简单，便于操作，具有很高的实用性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供