【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学检测，具体而言，涉及一种基于深度学习的x线测量后足力线角的方法及系统。
技术介绍
1、后足畸形是引起足部疼痛最常见病因之一，后足力线角度是评估后足畸形患者的重要指标之一，其测量方法和准确性对于临床诊断和治疗具有重要意义。影像学检查是评估后足力线角度的主要方法之一。通过x线、ct扫描等影像学手段，可以详细观察踝与后足的骨性结构，从而测量后足力线角度。例如，x线片可以显示踝与后足的骨性结构，而ct及其三维重建技术则能提供更详尽的解剖信息，有助于更准确地评估后足力线角度。此外，改良后的足力线拍摄方法和测量方法，如改良tha法，提高了测量的准确性和可重复性，为临床提供了更可靠的参考依据。
2、影像学是诊断足畸形的重要手段，虽然其也起到了一定的作用，但是目前一般是结合人工测量后足力线角度，其一致性较差。
技术实现思路
1、为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本专利技术提供一种基于深度学习的x线测量后足力线角的方法及系统，可以实现基于x线影像及人工智能辅助诊断对后...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的X线测量后足力线角的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的X线测量后足力线角的方法，其特征在于，所述获取并对后足力线位样本图像进行处理，以构建训练数据集的方法包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的X线测量后足力线角的方法，其特征在于，所述构建卷积神经网络模型的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的X线测量后足力线角的方法，其特征在于，所述基于训练数据集对卷积神经网络模型进行训练，以得到最终的卷积神经网络模型的方法包括以下步骤：p>
5.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的x线测量后足力线角的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的x线测量后足力线角的方法，其特征在于，所述获取并对后足力线位样本图像进行处理，以构建训练数据集的方法包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的x线测量后足力线角的方法，其特征在于，所述构建卷积神经网络模型的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的x线测量后足力线角的方法，其特征在于，所述基于训练数据集对卷积神经网络模型进行训练，以得到最终的卷积神经网络模型的方法包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的x线测量后足力线角的方法，其特征在于，所述将患者的后...
【专利技术属性】
技术研发人员：王丽丽，方军杰，刘晓鸣，陈斌，张景峰，俞学强，王狄森，
申请(专利权)人：宁波市第二医院，
类型：发明
国别省市：
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