基于神经网络和体素模板的骨骼受损类型判别

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：hncry

【摘要】

：

针对骨骼受损类型复杂多样、难以自动判别的问题,提出一种基于神经网络和体素模板的骨骼受损类型自动判别方法.首先构建一种区域分割且规则化的体素模板,以有效地表征形态结构不规则的骨骼受损区域;然后建立一种受损骨骼与体素模板之间的同构映射,用于提取受损区域的体素信息,并依此生成受损类型体素样本库;再结合医学先验知识定义一种受损区域体素间的约束关系,将连续受损区域作为单元,对同类型样本进行组合以扩充样本库;

【作者】

：

陈义仁何坤金陆丰威蒋俊锋陈正鸣

【机构】

：

河海大学物联网工程学院,安庆师范大学计算机与信息学院,常州市图形图像与骨科植入物数字化技术重点实验室,河海大学疏浚技术教育部工程研究中心

【出处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2021年08期

【关键词】

：

体素模板神经网络受损类型平均化模型

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61772172),中央高校基金科研业务费专项(B200204036),常州市科技支撑计划(社会发展)(CE20195029),江苏省自然科学基金(BK20181158),安徽高校协同创新项目(GXXT-2019-008).

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