“骨盆警钟”——基于多模态骨盆影像的自动标定与风险预警评估系统
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1 作品介绍
骨盆是身体的核心，骨盆倾斜会导致体态异常，同时会压迫周围神经、使下肢关节受力不平衡，引起多种并发症。传统人工检测方法费时费力且主观性强，缺少严格的阴、阳性症状划线，基于机器学习的检测方法准确性低且对图片质量要求高，易出现误诊或变相误诊。
本项目旨在开发一种新型骨盆疾病预警筛查模型系统，采用西医二维X光图像采集数据与中医寻找骨盆特征点有机结合的方法，集成3种深度学习算法搭建骨盆投影图像特征点自动提取及标定系统，实现对骨盆15个特征点的提取和分析。（剩余784字）
