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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提供一种基于多任务学习的髋关节辅助检测方法及装置。该方法包括：获取待分析的髋关节超声标准平面图像；基于预设的共享表征模块对髋关节超声标准平面图像进行髋关节特征提取，获得髋关节超声标准平面图像对应的多尺度特征图；基于预设的多任务协同模块对髋关节超声标准平面图像对应的多尺度特征图进行多任务协同处理，获得髋关节超声标准平面图像对应的分割结构图、骨骼关键点和Graf线；基于预设的交叉增强模块对分割结构图、骨骼关键点和Graf线进行多任务交叉增强处理，获得相应的检测结果。本发明提供的基于多任务学习的髋关节辅助检测方法，能够有效提高针对髋关节图像的辅助检测自动化程度、检测速度和鲁棒性。
主权项：1.一种基于多任务学习的髋关节辅助检测方法，其特征在于，包括：获取待分析的髋关节超声标准平面图像；基于预设的共享表征模块对所述髋关节超声标准平面图像进行髋关节特征提取，获得所述髋关节超声标准平面图像对应的多尺度特征图；基于预设的多任务协同模块对所述髋关节超声标准平面图像对应的多尺度特征图进行多任务协同处理，获得所述髋关节超声标准平面图像对应的分割结构图、骨骼关键点和Graf线；基于预设的交叉增强模块对所述分割结构图、所述骨骼关键点和所述Graf线进行多任务交叉增强处理，获得相应的检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于多任务学习的髋关节辅助检测方法及装置
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