【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及骨折检测，尤其涉及一种骨折检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着医学技术的飞速发展，骨折作为骨骼系统常见的损伤，其准确、及时的诊断对于制定治疗方案、评估预后具有重要意义。因此，各种影像技术被广泛应用于骨折的检测中，以提高诊断的准确性和效率。
2、现有技术中，多种深度学习方法已被用于骨折检测当中，大大提高了骨折的临床诊断效率。这些技术为临床医生在诊断和确定骨折情况时提供了不可或缺的视觉依据，包括骨折的具体位置、损伤严重性以及骨折线的形态等关键信息。但由于骨折特征的细微性和骨骼结构的复杂性，如骨折碎片的分散、形状不规则，以及可能出现的重叠、旋转等复杂情况，给骨科医生在诊断骨折类型、评估损伤程度时带来了挑战。需要临床医生具备较长时间的临床诊断经验和丰富的知识学习。同时，医生在分析影像时承担巨大的工作量，即使是经验丰富的医生，也容易受到疲劳和主观判断的影响，这增加了漏检和误检的风险。
3、因此，急需一种骨折检测方法，能够通过对医学影像进行特征提取和边界框预测，实现对医学影像高度自适应性、高...
【技术保护点】
1.一种骨折检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的骨折检测方法，其特征在于，根据骨骼影像的预测边界框与实际边界框的角点坐标及其重叠区域和非重叠区域、骨骼影像的宽度和高度以及尺寸因子构建骨骼损失函数，包括：
3.根据权利要求2所述的骨折检测方法，其特征在于，所述角点坐标包括左上角坐标和右下角坐标，所述骨骼损失函数的计算公式为：
4.根据权利要求1所述的骨折检测方法，其特征在于，确定训练样本影像数据中骨骼影像相邻特征的连贯值和位置编码信息，包括：
5.根据权利要求4所述的骨折检测方法，其特征在于，提取所述训练...
【技术特征摘要】
1.一种骨折检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的骨折检测方法，其特征在于，根据骨骼影像的预测边界框与实际边界框的角点坐标及其重叠区域和非重叠区域、骨骼影像的宽度和高度以及尺寸因子构建骨骼损失函数，包括：
3.根据权利要求2所述的骨折检测方法，其特征在于，所述角点坐标包括左上角坐标和右下角坐标，所述骨骼损失函数的计算公式为：
4.根据权利要求1所述的骨折检测方法，其特征在于，确定训练样本影像数据中骨骼影像相邻特征的连贯值和位置编码信息，包括：
5.根据权利要求4所述的骨折检测方法，其特征在于，提取所述训练样本影像数据的特征信息，确定相邻特征的连贯值，包括：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾山，罗尧燚，李皞，康镇，邓太勇，杨国松，杨华，
申请(专利权)人：武汉轻工大学，
类型：发明
国别省市：
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