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基于对比学习及弱监督的股骨头坏死区域识别方法及装置
摘要文本
本申请提供了一种基于对比学习及弱监督的股骨头坏死区域识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该基于对比学习及弱监督的股骨头坏死区域识别方法，包括：获取髋关节CT数据；将髋关节CT数据输入预设的股骨头坏死区域分割网络模型，识别出股骨头坏死区域；其中，股骨头坏死区域分割网络模型中的分割区域对比学习模块，用于通过最大化相关样本之间的相似性，并最小化不相关样本之间的相似性来学习数据表示。根据本申请实施例，能够提高股骨头坏死区域识别效率。
申请人信息
- 申请人:北京长木谷医疗科技股份有限公司; 张逸凌
- 申请人地址:100176 北京市大兴区北京经济技术开发区荣华南路2号院1号楼22层2201(北京自贸试验区高端产业区亦庄组团)
- 发明人: 北京长木谷医疗科技股份有限公司; 张逸凌
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于对比学习及弱监督的股骨头坏死区域识别方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311517096.4 |
| 申请日 | 2023/11/14 |
| 公告号 | CN117635546A |
| 公开日 | 2024/3/1 |
| IPC主分类号 | G06T7/00 |
| 权利人 | 北京长木谷医疗科技股份有限公司; 张逸凌 |
| 发明人 | 张逸凌; 刘星宇 |
| 地址 | 北京市大兴区北京经济技术开发区荣华南路2号院1号楼22层2201(北京自贸试验区高端产业区亦庄组团); |
专利主权项内容
1.一种基于对比学习及弱监督的股骨头坏死区域识别方法，其特征在于，包括：获取髋关节CT数据；将髋关节CT数据输入预设的股骨头坏死区域分割网络模型，识别出股骨头坏死区域；其中，股骨头坏死区域分割网络模型中的分割区域对比学习模块，用于通过最大化相关样本之间的相似性，并最小化不相关样本之间的相似性来学习数据表示。