【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗健康，具体为基于人工智能的视觉图像脊柱姿态分析方法。
技术介绍
1、随着现代社会生活方式的改变，脊柱健康问题日益突出，尤其是脊柱侧弯、腰痛和颈椎病等疾病在青少年和成人中变得普遍。传统上，脊柱姿态的评估主要依赖于x光检查，虽然这种方法能够提供清晰的脊柱影像，但它存在辐射风险、费用高昂以及对专业医生依赖性强等显著缺点，限制了其在日常健康监测中的应用。
2、随着人工智能和图像处理技术的迅猛发展，基于深度学习的图像分析方法为脊柱姿态监测提供了新的解决思路。这些技术能够有效处理和分析图像数据，降低检测成本，并提供实时反馈，显著改善用户体验。然而，现有的智能姿态分析方法尚未形成系统化的解决方案，缺乏对脊柱健康的个性化评估和频繁监测机制。
3、因此，开发一种结合人工智能和智能设备的脊柱姿态分析方法显得尤为重要。这种方法不仅能够安全、便捷地进行脊柱健康评估，还能为用户提供个性化的改善建议，从而促进个体的健康管理，预防脊柱相关疾病的发生，提升整体生活质量。
技术实现思路
...【技术保护点】
1.基于人工智能的视觉图像脊柱姿态分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的视觉图像脊柱姿态分析方法，其特征在于，所述图像预处理步骤中，所述去噪算法为双边滤波算法，具体步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的视觉图像脊柱姿态分析方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型的结构包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的视觉图像脊柱姿态分析方法，其特征在于，所述多视角图像融合步骤包括：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的视觉图像脊柱姿态分析方法，其特征在于，所述深度学习模型采用...
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的视觉图像脊柱姿态分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的视觉图像脊柱姿态分析方法，其特征在于，所述图像预处理步骤中，所述去噪算法为双边滤波算法，具体步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的视觉图像脊柱姿态分析方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型的结构包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的视觉图像脊柱姿态分析方法，其特征在于，所述多视角图像融合步骤包括：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的视觉图像脊柱姿态分析方法，其特征在于，所述深度学习模型采用长短时记忆网络，并包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡红涛，王乐，李晓，文福，张林，郑世康，马池源，鲁钺皓，
申请(专利权)人：山东第二医科大学，
类型：发明
国别省市：
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