一种识别髋关节X线的骨质疏松人工智能诊断装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202110549854.5
IPC分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;A61B6/00
申请日期：
2021-05-20
申请人：
吉林大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种识别髋关节X线的骨质疏松人工智能诊断装置
申请号	CN202110549854.5	申请日期	2021-05-20
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-06	公开/公告号	CN113222951A
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;T;7;/;1;1;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;A;6;1;B;6;/;0;0查看分类表>
申请人	吉林大学	申请人地址	吉林省长春市前进大街2699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	吉林大学	当前权利人	吉林大学
发明人	秦彦国;何猛;唐雄风;郭德明;沈先月;陈博
代理机构	北京东方盛凡知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	张雪

摘要

本发明公开了一种识别髋关节X线的骨质疏松人工智能诊断装置，包括：数据获取模块、模型构建模块、模型训练模块、图像检测模块；其中，数据获取模块用于获取髋关节Ward三角区标注的医学图像，模型构建模块用于构建图像分割神经网络模型和图像分类神经网络模型，模型训练模块用于对两个神经网络模型进行训练，图像检测模块用于对待检测的髋关节X线片通过训练后的图像分割神经网络模型和图像分类神经网络模型的处理，获取骨质状况信息数值。采用本发明装置，可以实现仅识别髋关节X线片即可辅助初筛骨质疏松的目的，简单、有效的提升骨质疏松的诊断率。

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！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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