公开(公告)号：CN117710288A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311501119.2

申请日：2023-11-13

Applicant: 重庆数康科技服务有限公司 ,  中电通商数字技术(上海)有限公司 ,  吕发金

Inventor： 张剑 ,  徐辉 ,  吕发金 ,  吴鹏 ,  冯禾 ,  白羽 ,  周文钦

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06N5/04 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的低剂量胸部CT影像骨密度检测方法，属于骨密度检测技术领域，将低剂量胸部平扫CT轴位方向的2D影像数据及对应的由医师进行椎体松质骨标注的标签数据输入模型训练得到分割模型，通过分割模型完成对胸椎、腰椎椎体松质骨的分割；分割后将来自于同一低剂量胸部平扫CT影像的2D椎体影像推理结果根据轴位方向的图像原有顺序进行组合，形成与原CT影像空间尺寸大小及方位顺序一致的3D推理结果影像标签；对推理结果微调，得到准确的独立椎体松质骨3D影像标签；通过独立椎体标签计算其对应CT影像区域的HU值，将HU值转换成BMD值，通过BMD诊断标准得到骨质疏松分类结果。