估測骨質疏松的方法與電子裝置與流程

本發明涉及一種醫療圖像評估技術，尤其涉及一種估測骨質疏松的方法與電子裝置。

背景技術：

1、隨著科技的進步，人工智能(ai)技術在醫療領域的應用已經受到相當的重視。應用ai技術來提升醫療質量與減輕醫生負擔已經是一門重要課題。中國臺灣地區已進入高齡化社會，骨質疏松者也不斷增高。骨質疏松癥不會有明顯癥狀，但罹患骨質疏松癥會造成骨骼脆弱，骨折危險性增高。也就是說，患者可能會因輕微創傷而引發骨折，進一步引起許多癥狀及功能障礙，甚至造成死亡。因此，預防及篩檢骨質疏松癥是重要的醫學及公共健康議題。

2、目前來說，胸部x光檢查是一種非常普遍的醫療檢查，對一般民眾來說是一種容易進行的檢查項目。胸部x光可以直接拍攝到胸骨與脊椎骨，因此有利于骨密檢測。然而，如何根據胸部x光圖像來判定骨質疏松的尚有諸多需要探討的問題，以確保可以更精準地判斷骨質疏松。

技術實現思路

1、本發明涉及一種估測骨質疏松的方法與電子裝置，其可提升根據x光圖像估測骨密狀態的精確度。

2、本發明實施例提出一種估測骨質疏松的方法，適于一電子裝置，包括下列步驟。獲取一x光圖像。將x光圖像輸入至第一卷積神經網絡模型而產生x光圖像的骨頭機率熱圖(heatmap)。根據骨頭機率熱圖、x光圖像與第二卷積神經網絡模型估測骨密預估值。

3、本發明實施例提出一種估測骨質疏松的電子裝置，其包含存儲裝置以及處理器。處理器耦接存儲裝置，并且經配置以執行下列操作。獲取一x光圖像。將x光圖像輸入至第一卷積神經網絡模型而產生x光圖像的骨頭機率熱圖。根據骨頭機率熱圖、x光圖像與第二卷積神經網絡模型估測骨密預估值。

4、基于上述，本發明實施例的估測骨質疏松的方法與電子裝置可根據整張x光圖像提供的信息與骨頭機率熱圖來估測骨密預估值，因此可大幅提升抗干擾性與穩定度，并提升整體骨密預測精確度。

技術特征：

1.一種估測骨質疏松的方法，適于電子裝置，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的估測骨質疏松的方法，其特征在于，根據所述骨頭機率熱圖、所述x光圖像與所述第二卷積神經網絡模型估測所述骨密預估值的步驟包括：

3.根據權利要求1所述的估測骨質疏松的方法，其特征在于，根據所述骨頭機率熱圖、所述x光圖像與所述第二卷積神經網絡模型估測所述骨密預估值的步驟包括：

4.根據權利要求3所述的估測骨質疏松的方法，其特征在于，根據所述x光圖像與所述骨頭機率熱圖產生所述骨頭增強圖像的步驟包括：

5.根據權利要求3所述的估測骨質疏松的方法，其特征在于，將所述骨頭增強圖像與所述骨頭機率熱圖輸入至所述第二卷積神經網絡模型，以估測所述骨密預估值的步驟包括：

6.根據權利要求3所述的估測骨質疏松的方法，其特征在于，將所述骨頭增強圖像與所述骨頭機率熱圖輸入至所述第二卷積神經網絡模型，以估測所述骨密預估值的步驟包括：

7.根據權利要求1所述的估測骨質疏松的方法，其特征在于，所述第二卷積神經網絡模型包括特征獲取網絡，所述第二卷積神經網絡模型包括全連接網絡，所述特征獲取網絡連接所述全連接網絡。

8.根據權利要求7所述的估測骨質疏松的方法，其特征在于，所述全連接網絡包括全局平均池化層。

9.根據權利要求1所述的估測骨質疏松的方法，其特征在于，所述骨密預估值包括骨質密度、t評分或z評分。

10.根據權利要求1所述的估測骨質疏松的方法，其特征在于，還包括：

11.根據權利要求10所述的估測骨質疏松的方法，其特征在于，所述多張ct圖像包括第一ct圖像，利用所述多張ct圖像訓練所述第一卷積神經網絡模型的步驟包括：

12.一種估測骨質疏松的電子裝置，其特征在于，包括：

技術總結
本發明提供一種估測骨質疏松的方法與電子裝置。估測骨質疏松的方法包括下列步驟。獲取X光圖像。將X光圖像輸入至第一卷積神經網絡模型而產生X光圖像的骨頭機率熱圖。根據骨頭機率熱圖、X光圖像與第二卷積神經網絡模型估測骨密預估值。基此，可提升根據X光圖像估測骨密狀態的精確度。

技術研發人員：柯亮宇
受保護的技術使用者：宏碁股份有限公司
技術研發日：
技術公布日：2024/10/21