一种基于视角辅助的摄影体位识别和体表解剖标志检测两阶段方法

本发明公开了一种基于视角辅助的摄影体位识别和体表解剖标志检测两阶段方法，包括以下步骤：S1：对23种摄影体位进行重新分组，生成视角标签；S2：基于ImageNet数据集预训练后的网络模型作为初始化权重，训练体位分类阶段网络；S3：基于ImageNet数据集预训练后的网络模型作为初始化权重，训练体表解剖标志检测阶段网络；S4：将数据集中的待测数据输入到优化后的两个阶段的网络中；S5：将两组热力图解码为坐标，使用平均高斯相似度评估这两组坐标；S6：将高检测性能标志点种类序列作为先验信息，对两组热图进行选择处理，输出坐标结果。本发明自动化处理水平提高，可以极大地降低放射科技术人员的工作量和感染风险。

《一种基于视角辅助的摄影体位识别和体表解剖标志检测两阶段方法》是一发明专利，专利号为 2022105246534，当前法律状态为已下证，由电子科技大学长三角研究院（湖州）提出申请，发明人为骆春波;张赟疆;刘翔;罗杨;孙文健，申请日期为2022-05-13，公开（公告）日期为2025-02-18，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/764 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：医疗放射科、医疗X线摄影、医疗检测、数字图像处理、摄影体位识别、体表解剖标志检测。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于视角辅助的摄影体位识别和体表解剖标志检测两阶段方法，包括以下步骤：S1：对23种摄影体位进行重新分组，生成视角标签；S2：基于ImageNet数据集预训练后的网络模型作为初始化权重，训练体位分类阶段网络；S3：基于ImageNet数据集预训练后的网络模型作为初始化权重，训练体表解剖标志检测阶段网络；S4：将数据集中的待测数据输入到优化后的两个阶段的网络中；S5：将两组热力图解码为坐标，使用平均高斯相似度评估这两组坐标；S6：将高检测性能标志点种类序列作为先验信息，对两组热图进行选择处理，输出坐标结果。本发明自动化处理水平提高，可以极大地降低放射科技术人员的工作量和感染风险。

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