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摘要：本发明涉及一种基于联合隐空间学习的胸片骨骼信息提取方法，属于医学图像处理技术领域，实现将医疗代价较低的CXR图像转换为对应的VRT图像，对骨骼疾病的准确诊断和医疗成本的降低具有极其重要的意义。具体地，首先利用体渲染技术将胸部CT图像转换为VRT图像，构建CXR‑VRT图像对数据集，然后通过训练和使用一个胸部骨骼检测模型，对数据进行胸骨部分区域的检测和预处理，最后训练一个在CXR‑VRT联合隐空间中进行双向转换学习的模型，实现高质量的CXR和VRT相互转换。
主权项：1.一种基于联合隐空间学习的胸片骨骼信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集与预处理数据：收集来自同一个体的胸片和胸部CT图像对，使用体渲染技术将胸部CT图像转换为胸部的三维体渲染图像；S2：数据集构建：截取胸部的三维体渲染图像正视图构建CXR-VRT图像对数据集；S3：使用标注软件按照标准分别对部分CXR-VRT图像对中的胸骨部分进行标注；S4：胸部骨骼检测模型训练：根据所标注CXR与VRT数据微调YOLOv8l模型；S5：胸部感兴趣区域获取：将训练完成的胸部骨骼检测模型用于全部CXR-VRT图像对数据，并获取目标检测结果；S6：数据增广：对CXR和VRT数据均按顺序分别使用尺寸调整、概率水平翻转、概率随机旋转、归一化方法进行数据增广，以模拟不同设备、场景和操作的拍摄结果，增强学习鲁棒性；S7：构建CXR-VRT联合隐空间图像转换模型：构建基于联合隐空间的双向过程转换模型，以在CXR和VRT图像之间建立一个联合潜在空间，有意识地对齐来自同一个个体的CXR与VRT中隐变量身份信息，以促进从CXR图像到VRT图像和从VRT图像到CXR图像的双向转换学习；S8：训练CXR-VRT联合隐空间图像转换模型：将CXR-VRT图像对作为输入训练模型，利用对抗损失、循环一致损失和个体一致性损失之和作为目标函数训练转换模型；S9：应用CXR-VRT联合隐空间图像转换模型：将胸片图像作为训练完成的转换模型中对应的生成器的输入，得到转换的VRT图像结果，为下游任务提供清晰的骨骼信息。
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百度查询： 四川大学 一种基于联合隐空间学习的胸片骨骼信息提取方法
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