Invention Publication
- Patent Title: 一种基于监督对比学习的有序强直性脊柱炎评级方法
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Application No.: CN202410591896.9Application Date: 2024-05-14
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Publication No.: CN118172614APublication Date: 2024-06-11
- Inventor: 萧文泽 , 刘冰川 , 龚建中 , 单洪明 , 杨畅
- Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 上海市浦东医院(复旦大学附属浦东医院) , 复旦大学
- Applicant Address: 北京市海淀区花园北路49号; ;
- Assignee: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院),上海市浦东医院(复旦大学附属浦东医院),复旦大学
- Current Assignee: 上海市浦东医院(复旦大学附属浦东医院),北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) 复旦大学
- Current Assignee Address: 201399 上海市浦东新区惠南镇拱为路2800号
- Agency: 北京天达知识产权代理事务所有限公司
- Agent 姚东华
- Main IPC: G06V10/764
- IPC: G06V10/764 ; G06V10/82 ; G06V10/25 ; G06V10/44 ; G06V10/42 ; G06N3/0455 ; G06N3/082 ; G06N3/0895

Abstract:
本发明涉及医疗技术领域,具体涉及一种基于监督对比学习的有序强直性脊柱炎评级方法,包括:S1、基于轮廓检测算法和阈值截断去除骶髂关节部位的组织外噪音和干扰;S2、基于监督对比学习损失函数、有序分类损失函数完成对以Resnet‑34为核心的ScordNet模型训练;基于完成训练的ScordNet模型对待检测CT影像进行AS疾病等级分类。本发明较现有技术的降低了人为因素的干扰和对人体的危害,克服了现有技术中基于CT影像对AS评级存在的客观性和可靠性较差,标准不统一,准确性差,容易造成漏诊和误诊及处理速度慢、效率低问题。
Public/Granted literature
- CN118172614B 一种基于监督对比学习的有序强直性脊柱炎评级方法 Public/Granted day:2024-08-09
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