本发明提供了基于图像识别的椎骨滑脱分级方法、装置、设备及介质，涉及医学图像识别技术领域，包括：建立初始模型，生成训练数据，以训练所述初始模型，获得目标模型，其中，所述目标模型包括分层特征提取网络、区域建议网络和多任务检测网络；获取待处理...

本发明提供了一种基于特征序列的椎骨识别方法、装置、设备及介质，涉及医学图像处理技术领域，包括：获取椎骨图像，采用特征提取模块对所述椎骨图像进行特征提取，以获得局部特征集合，同时根据所述局部特征集合获得包含不同类别椎骨质心分布概率评分图；...

本发明提供了一种脊椎椎体轮廓提取方法、系统、设备及介质，包括，获取待检图像，并将待检图像输入预先训练的椎体轮廓提取模型中的轮廓提取模块，采用轮廓提取模块于待检图像内获取多个初始椎体轮廓；采用椎体轮廓提取模型中的轮廓演化模块的卷积神经网络...

本发明提供了一种脊椎椎体识别方法、设备及介质，包括，获取待检图像并输入预先训练的椎体识别模型；锚框生成模块于待检图像中生成多个锚框；特征提取模块于待检图像中提取多个特征张量，根据任一锚框的框体大小得到锚框与特征张量的对应关系；同级检测模...

本发明提供了一种医学图像识别方法，涉及图像处理技术领域，包括：建立初始模型，采用训练样本对所述初始模型进行训练，获得目标模型；其中，所述目标模型包括特征提取网络、监督识别网络以及推理诊断网络；获取初始图像，在所述目标模型中，采用特征提取...

本发明提供了基于全局和局部特征协作的骨龄评估方法、装置、设备及介质，涉及图像处理领域，包括：建立初始评估模型并进行训练，获得目标评估模型；获取待评估的骨影像，预处理后输入至目标评估模型；采用第一卷积网络行特征提取，以获得全局特征；采用预...

本发明提供基于目标检测和卷积变换的骨龄评估方法、设备及介质，涉及图像处理领域，包括：建立初始模型，获取若干包含骨龄信息的图像作为训练样本，获取训练数据，采用目标检测模型对训练数据进行识别后裁剪，获得若干包含ROI块的训练子图像；进行特征...

本发明提供了一种三维医学图像配准方法、系统及计算机可读存储介质，三维医学图像配准方法，包括以下步骤：获取待配准图像，并对待配准图像作标准化预处理；类比于复数空间的Beltrami系数，于三维空间内定义一新测度，并基于新测度构建配准模型；...

本发明提供了一种基于深度卷积神经网络的骨龄评定方法、设备及计算机可读存储介质，骨龄评定方法包括：收集已标定有骨龄信息的手腕骨X线片，基于UNet算法构建第一深度卷积神经网络对手腕骨X线片作图像分割，以获得预处理图像集，并选取部分图像作为...

本说明书实施例提供一种电力销售金额预测方法和系统，该电力销售金额预测方法包括：获取多个历史时间点对应的用电历史信息，所述用电历史信息包括用电特征、缴费特征和历史天气特征；将所述多个历史时间点对应的用电历史信息输入预测模型，确定至少一个待...

本发明涉及大数据处理技术，旨在提供一种表征现金流的数据组织形式与基于多任务学习的预测方法。包括：对电力部门销售流水和用电量的历史数据进行信息挖掘和统计分析；建立与回归分析有关的多个任务，建立多维数据标签；按时间序列进行交叉检验，利用深度...

本发明涉及大数据处理，旨在提供一种基于深度卷积神经网络的电力销售金额智能预测方法。包括：读取电力部门销售流水和用电量的历史数据，预处理后进行信息挖掘和分析，评估金额到账时间与用户支付时间的关系，得出每天缴费用户的分布信息，并按照设定数据...