基于多视角医学影像的大骨节病分类方法
刘姿邑
李猛
宋宇航
西安工程大学计算机科学学院服装智能陕西重点实验室 西安 710600
摘要：大骨节病是一种慢性地方性骨关节疾病,主要影响儿童和青年人,导致关节变形、僵硬和疼痛.然而,由于专业医师和医疗设备的短缺,导致患者无法及时得到诊断.此外,缺少大骨节病相关的数据集,导致相关研究难以展开.针对这些问题,提出一种基于多视角医学影像的大骨节病分类方法.首先,构建了一个大骨节病的数据集并对原始数据集进行预处理,使其去除背景、尺寸统一、明暗分布相同;然后,提出了一种新颖的多视角医学影像融合模块,使用渐进融合的策略将多视角影像的互补特征和共同特征充分融合;最后,将融合的特征输入到分类网络中,获得最终诊断结果.实验结果表明,该算法收敛速度快,识别准确率高.
关键词：大骨节病深度学习深度神经网络图像处理
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)R684.1(骨科学（运动系疾病、矫形外科学）)
资助基金：国家自然科学基金(61806159)陕西省教育厅重点项目(22JS019)陕西省自然科学基础研究计划项目(2024JC-YBMS-473)
论文发表日期：2025-09-20
在线出版日期：2025-12-23（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 46-50 )
英文信息