[发明专利]髋臼骨缺损的检测方法、检测装置、存储介质和处理器

权利要求书

1.一种髋臼骨缺损的检测方法，其特征在于，包括：

获取待测医学影像数据，所述待测医学影像数据为待检测者的髋臼部位的医学影像数据；

采用检测模型对所述待测医学影像数据进行分析，确定所述待测医学影像数据的髋臼骨缺损程度，其中，所述检测模型为使用多组数据通过深度学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：训练医学影像数据和训练医学影像数据对应的训练髋臼骨缺损程度。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述检测模型的构建方法包括：

获取所述训练医学影像数据；

对所述训练医学影像数据进行预定处理，得到处理医学影像数据；

对所述训练医学影像数据、所述处理医学影像数据以及所述训练髋臼骨缺损程度进行训练，得到所述检测模型。

3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述预定处理包括以下至少之一：旋转、平移和加噪声。

4.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述对所述训练医学影像数据、所述处理医学影像数据以及所述训练髋臼骨缺损程度进行训练，得到所述检测模型，包括：

分别获取所述训练医学影像数据以及所述处理医学影像数据中的局部二值模式特征；

分别提取所述训练医学影像数据以及所述处理医学影像数据中的深度特征；

融合所述局部二值模式特征和所述深度特征，得到融合特征；

将所述融合特征以及所述训练髋臼骨缺损程度输入至分类器中，得到所述检测模型。

5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，分别获取所述训练医学影像数据以及所述处理医学影像数据中的局部二值模式特征，包括：

分别提取所述训练医学影像数据以及所述处理医学影像数据中的预备局部二值模式特征；

对所述预备局部二值模式特征进行降维处理，得到所述局部二值模式特征。

6.根据权利要求5所述的检测方法，其特征在于，分别提取所述训练医学影像数据以及所述处理医学影像数据中的预备局部二值模式特征，包括：

分别将所述训练医学影像数据以及所述处理医学影像数据划分为多个子块；

获取各个所述子块的局部二值模式值；

根据所述局部二值模式值获取所述子块的直方图；

对各个所述子块的直方图进行归一化处理；

连接所述训练医学影像数据对应的归一化处理后的多个所述直方图，得到所述训练医学影像数据对应的预备局部二值模式特征，连接所述处理医学影像数据对应的归一化处理后的多个所述直方图，得到所述处理医学影像数据对应的预备局部二值模式特征。

7.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，分别提取所述训练医学影像数据以及所述处理医学影像数据中的深度特征，包括：

对所述训练医学影像数据以及所述处理医学影像数据进行卷积处理以及池化处理，得到预备数据；

将所述预备数据输入第一全连接层，得到所述深度特征。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的检测方法，其特征在于，所述待测医学影像数据和/或所述训练医学影像数据为CT断层扫描医学影像数据。

9.一种髋臼骨缺损的检测装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取待测医学影像数据，所述待测医学影像数据为待检测者的髋臼部位的医学影像数据；

分析单元，用于采用检测模型对所述待测医学影像数据进行分析，确定所述待测医学影像数据的髋臼骨缺损程度，其中，所述检测模型为使用多组数据通过深度学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：训练医学影像数据和训练医学影像数据对应的训练髋臼骨缺损程度。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1至8中任意一项所述的检测方法。

11.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至8中任意一项所述的检测方法。