基于残差注意力约束机制的脊柱三柱骨折分类与定位系统

摘要

本申请涉及计算机图像处理以及医学人工智能领域，公开了一种基于残差注意力约束机制的脊柱三柱骨折分类与定位系统，结合深度学习的方法，自动地对CT影像中每个椎骨前、中后柱的骨折进行分类与定位。在这一自动化的结果的提示下，可以缩小分析范围，提高整个工作效率；并且，提出了基于残差注意力约束机制的深度学习模型，在图像尺度与体素尺度的多尺度监督约束下，同时获得每个椎骨的类别与椎骨骨折的定位图。在整个过程中充分利用定位与分类任务之间的关系，使定位任务的引入能够引导模型更加关注骨折区域进而获得更好的分类性能，分类任务的引入能够以数据驱动的形式对定位结果进行影响，减少定位图粗标签内的噪声对定位性能的干扰。