小鼠旷场实验行为分析系统的设计与实现

这是一篇关于旷场实验,小鼠行为识别,关键点检测,ConvLSTM网络,急性应激实验的论文, 主要内容为动物行为是动物表达心理和生理的肢体语言,也是动物自身综合机能的体现。小鼠是典型的模式动物,旷场中小鼠不同行为的分析广泛应用于衡量生物学、神经科学、药理学和遗传学等领域的实验效果。现有的小鼠行为分析方法存在费时、泛化能力差等问题。设计与实现小鼠旷场实验行为分析系统对减轻相关研究者的工作负担具有重要意义。本文对小鼠旷场实验中的行为模式进行了识别研究,设计并实现了小鼠行为分析系统。设计了基于卷积神经网络的小鼠关键点检测模型和基于ConvLSTM网络的小鼠行为识别模型,实现了相关行为学指标的计算,并应用到小鼠急性应激学实验中。本文的主要工作与结果如下:(1)设计了小鼠行为分析系统的整体框架。分析了小鼠旷场实验中行为分析的具体需求,从实验箱、摄像头和PC机进行了选型,设计了小鼠行为识别软件系统的基本框架,并使用Py Qt5、Tensor Flow、Keras、Open CV、Numpy和Matplotlib等工具包实现了图形用户界面展示、图像采集、数据处理和结果显示功能,确定了系统的算法流程。(2)设计了基于卷积神经网络的小鼠关键点检测模型,实现了多个影响因素五种典型行为模式的关键点检测。深度融合空洞卷积和转置卷积设计了小鼠关键点检测模型,并结合热力图与坐标偏移精准预测小鼠关键点坐标。建立了小鼠关键点检测数据集,比较了不同膨胀率下的实验结果,确定了最佳的空洞卷积膨胀率等模型参数。模型对鼻尖、左耳、右耳、尾根关键点检测的平均PCK指标达到了91%,高于CPM、Stacked Hourglass和Deep Lab Cut模型的性能。使用卡尔曼滤波进一步处理了关键点轨迹,实现了小鼠速度、角速度、路程和轨迹等运动参数的计算。(3)设计了基于ConvLSTM网络的小鼠行为识别模型,实现了小鼠直走、静止、修饰、直立、转身五种基本行为的准确识别。设计了结合关键点检测、ConvLSTM网络及全卷积网络的小鼠行为识别模型。建立了小鼠行为识别数据集,比较了不同时间窗口下的行为识别结果,确定了最佳的时间窗口参数。模型对直走、静止、修饰、直立、转身五种基本行为的平均识别准确率达到了94.27%,高于LSTM、Bi-LSTM和3DCNN模型的性能。进一步使用众值滤波修正了错误的分类结果,实现了行为发生次数和行为持续时间等行为参数的测量。(4)实现了小鼠行为分析系统,应用于了小鼠急性应激实验。选择了小鼠行为分析系统的软硬件参数,实现了系统的行为分析功能。采用足底电击法构建了小鼠急性应激模型,使用小鼠行为分析系统测量了急性应激前后小鼠行为的差异性。实验结果表明,小鼠在急性应激后自主活动减弱,更趋向于外周格活动,焦虑程度和紧张度有所增加。实验结果与现有文献结果保持一致,相比于传统行为分析方法,本文小鼠行为分析系统提供了全面和细致的行为学指标。

小鼠旷场实验行为分析系统的设计与实现

这是一篇关于旷场实验,小鼠行为识别,关键点检测,ConvLSTM网络,急性应激实验的论文, 主要内容为动物行为是动物表达心理和生理的肢体语言,也是动物自身综合机能的体现。小鼠是典型的模式动物,旷场中小鼠不同行为的分析广泛应用于衡量生物学、神经科学、药理学和遗传学等领域的实验效果。现有的小鼠行为分析方法存在费时、泛化能力差等问题。设计与实现小鼠旷场实验行为分析系统对减轻相关研究者的工作负担具有重要意义。本文对小鼠旷场实验中的行为模式进行了识别研究,设计并实现了小鼠行为分析系统。设计了基于卷积神经网络的小鼠关键点检测模型和基于ConvLSTM网络的小鼠行为识别模型,实现了相关行为学指标的计算,并应用到小鼠急性应激学实验中。本文的主要工作与结果如下:(1)设计了小鼠行为分析系统的整体框架。分析了小鼠旷场实验中行为分析的具体需求,从实验箱、摄像头和PC机进行了选型,设计了小鼠行为识别软件系统的基本框架,并使用Py Qt5、Tensor Flow、Keras、Open CV、Numpy和Matplotlib等工具包实现了图形用户界面展示、图像采集、数据处理和结果显示功能,确定了系统的算法流程。(2)设计了基于卷积神经网络的小鼠关键点检测模型,实现了多个影响因素五种典型行为模式的关键点检测。深度融合空洞卷积和转置卷积设计了小鼠关键点检测模型,并结合热力图与坐标偏移精准预测小鼠关键点坐标。建立了小鼠关键点检测数据集,比较了不同膨胀率下的实验结果,确定了最佳的空洞卷积膨胀率等模型参数。模型对鼻尖、左耳、右耳、尾根关键点检测的平均PCK指标达到了91%,高于CPM、Stacked Hourglass和Deep Lab Cut模型的性能。使用卡尔曼滤波进一步处理了关键点轨迹,实现了小鼠速度、角速度、路程和轨迹等运动参数的计算。(3)设计了基于ConvLSTM网络的小鼠行为识别模型,实现了小鼠直走、静止、修饰、直立、转身五种基本行为的准确识别。设计了结合关键点检测、ConvLSTM网络及全卷积网络的小鼠行为识别模型。建立了小鼠行为识别数据集,比较了不同时间窗口下的行为识别结果,确定了最佳的时间窗口参数。模型对直走、静止、修饰、直立、转身五种基本行为的平均识别准确率达到了94.27%,高于LSTM、Bi-LSTM和3DCNN模型的性能。进一步使用众值滤波修正了错误的分类结果,实现了行为发生次数和行为持续时间等行为参数的测量。(4)实现了小鼠行为分析系统,应用于了小鼠急性应激实验。选择了小鼠行为分析系统的软硬件参数,实现了系统的行为分析功能。采用足底电击法构建了小鼠急性应激模型,使用小鼠行为分析系统测量了急性应激前后小鼠行为的差异性。实验结果表明,小鼠在急性应激后自主活动减弱,更趋向于外周格活动,焦虑程度和紧张度有所增加。实验结果与现有文献结果保持一致,相比于传统行为分析方法,本文小鼠行为分析系统提供了全面和细致的行为学指标。

基于深度度量学习的羊只个体身份识别研究

这是一篇关于身份识别,关键点检测,注意力机制,深度学习,精准农业的论文, 主要内容为在现代化羊养殖产业的生产管理中,身份识别是实现精准养殖的基础性工作,对解决畜牧业可持续发展有着重要意义。目前,传统的标记识别方法存在易脱离、识别距离有限等缺点。随着计算机视觉技术的发展,基于深度学习的身份识别技术得到了广泛应用,也为解决羊只身份识别问题奠定了基础。由于羊只外形相似度高,且光照条件、背景复杂度等因素对识别精度都有较大的影响,现有的识别方法没有利用到额外的语义信息,为了达到较高的准确率其模型复杂度高,计算量和参数量十分庞大,难以在实际场景中部署应用。本研究提出了一种基于度量学习的融合骨架信息注意力引导机制的身份识别方法,兼顾了精度和效率,并开发系统对其进行部署,以提升实际应用价值。具体的研究工作如下:(1)基于Transformer和多尺度融合的羊只骨架关键点检测方法研究。首先收集了1800张不同姿态、不同场景的羊只图片,并标注羊只骨架的17个关键点。之后通过多种数据增强方式制作了数据集。然后将HRNet网络的高维特征提取层替换为改进后的Transformer编码器,旨在捕捉关键点之间的空间约束关系,引入多尺度信息融合模块,提高模型对不同维度特征信息的学习能力。实验结果表明,与HRNet-48相比,改进后的模型参数量降低了86.8%,在关键点数据集上获得了75%的准确率。该方法与其他方法相比,具有最优的准确率而计算复杂度较低,可以实现实时检测,而且在小尺度图像检测方面更具优势。在可视化实验中,验证了模型可以反映羊只骨架部位之间的空间关系,为后续的个体身份识别模型提供额外语义信息。(2)基于骨架注意力引导的羊只个体身份识别方法研究。针对现有身份数据集规模较小且多为闭集的问题,在关键点数据集的基础上进一步收集共234只羊7991张图片制作羊只身份数据集。针对羊只个体之间相似度较高,区分难度大等特点,在知识蒸馏思想的基础上,提出了一种使用骨架姿态信息注意力引导机制的网络结构。首先,设计自适应池化模块和骨架特征对齐模块,通过使图片空间对齐,充分的匹配骨架关键点线索信息;其次结合交叉熵、三元组与一致性设计度量学习损失函数,监督优化类间特征距离,该方法可以使身份识别网络更加关注图像中的重要区域,提高识别准确率的同时,确保效率不受影响。实验结果表明,所提出的方法达到了74.4%的m AP和96.2%的Rank-1,均高于其余对比方法。在多种主流神经网络上作对比实验,准确率均获得提升,证明本方法的有效性和泛化性。通过消融实验和可视化实验分析了该方法的可解释性。(3)羊只身份识别系统设计与实现。针对深度学习模型难以在实际应用场景中使用的问题,基于Web技术设计并开发交互式羊只身份识别系统。经过对模型进行优化加速并部署到计算平台上,处理单帧图像的整个流程为0.2秒,实现对羊只的实时检测和识别。通过网络摄像头对羊场中的个体采集图像,系统处理后将结果进行可视化展示,对促进羊只身份识别应用落地具有重要意义。

智能腧穴定位灸疗系统的设计与实现

这是一篇关于艾灸,腧穴定位,深度学习,关键点检测,机械臂的论文, 主要内容为艾灸是我国中医的外治方法之一,在人体穴位处利用艾条燃烧产生温热刺激来治疗疾病,艾灸的温补作用和温补效应对慢性病恢复具有重要的促进作用。中医学中穴位(学名腧穴)是艾灸治疗疾病的刺激点和反应点,依照经络分布于人体各个部位,腧穴定位的准确性是取效关键。中医临床上实现取穴需要医师的长期学习和经验累积,对距离的把握依赖于医生的主观感知,最终配合押手在目标区域探索确定腧穴位置。本课题围绕智能艾灸系统的关键工程技术问题,以实现自主艾灸为目的,以腧穴定位技术为切入点,综合运用机械臂控制、机器视觉、机器学习等多项技术,设计智能腧穴定位灸疗系统,完成了基于深度学习的自动腧穴定位方法、艾灸机械臂控制、上位机软件设计等研究工作。最终实现腧穴的自动识别,机械臂带动艾灸末端移动到腧穴位置并自动实现温和灸疗法。本文主要工作包括:(1)根据艾灸的具体实现流程,结合中医经络理论,设计了以艾灸机械臂为执行机构的智能腧穴定位灸疗系统。首先对腧穴坐标系的构建和艾灸的物理特性进行分析,以此为基础对系统的各项功能进行了需求分析,根据实际需求对系统硬件和通信方案进行选型并实现了系统平台的搭建。(2)针对人体腧穴的自主识别问题,设计了一种基于单目相机的实时腧穴定位方法。通过数据分析,选取手臂作为骨度分寸值的测量部位;针对肢体偏转方向的问题,基于颜色空间转换进行前背景分割并获取肢体偏转角度;针对手腕线、肘横纹定位的问题,引入手部宽度特征,结合角点检测获取手腕线、肘横纹位置;采用轻量级人体关键点检测网络获取基准腧穴,结合“寸”的像素长度和偏转方向,计算偏历腧穴坐标,最终实现腧穴的准确、实时定位。(3)针对艾灸手法的实现问题,设计了艾灸机械臂作为执行机构,对艾灸机械臂的主控制器、距离传感器等硬件进行选型并实现机械臂系统的电路设计。采用D-H参数法实现了艾灸机械臂的运动学分析,采用“眼在外”的视觉系统并利用九点标定法实现图像坐标到机械臂工作平面坐标的转换,完成机械臂手眼标定。(4)基于PyQt5设计上位机界面并实现相应功能,利用MySQL数据库对系统信息进行存储,根据需要设置艾灸过程的各项物理参数,通过界面对机械臂进行控制。最后对系统进行整体测试,分别进行了腧穴定位实验和机械臂的腧穴跟踪实验,实验结果证明,腧穴定位方法具有较高的准确性、实时性,机械臂控制的稳定性满足系统的需求。

基于深度学习的关键点检测研究与数据应用

这是一篇关于关键点检测,轻量化,知识蒸馏,视频动作切分,可视化的论文, 主要内容为得益于计算机性能的提高和卷积神经网络的应用,如今更多的研究人员开始关注计算机视觉领域。人体关键点检测任务希望通过对静态图像进行特征提取,推测出人体的姿态动作,是其他任务如动作识别和动作切分的基础。随着神经网络的深度增加,如何减少网络庞大参数量是一个热点问题。本文围绕人体关键点检测任务,设计并实现了一个人体关键点算法网络的轻量化改进,加入知识蒸馏实现知识迁移,实验证明网络参数量得到有效减少,基于关键点检测任务,设计了视频中动作识别、动作切分网络结构,通过实验验证其准确性,最后为了实现用户友好、数据服务的目标,研究了可视化技术并基于上述算法结果进行可视化呈现。主要工作如下:1、针对人体关键点检测网络参数量庞大的问题,提出了两种减少参数量的改进方法,设计了以Hourglass网络为主干网络,加入知识蒸馏的attention体制的网络结构。实验表明改进后的网络结构保持精度的同时,有效降低了参数量。以此结构为基础,设计了一个以LSTM单元为核心的动作识别网络,实验表明网络在运动视频关键帧上识别效果良好。2、针对视频中对某动作提取的问题,设计了一个视频动作切分模型,实现从视频中切分出特定动作。该模型分为三个部分:首先基于人体关键点检测框架,获取视频流所有图片帧关键点信息;接着提出以DTW算法为核心的切分模块,设计距离函数,利用滑动时间窗口迭代运算,最终获取动作对应时段。3、针对算法结果用户不友好的问题,为实现数据服务的目的,研究了可视化技术,包括计算机视觉开源库OpenCV,前端领域常用的可视化框架Vue.js和Echarts,设计了运动场景下算法可视化方案,最终的可视化结果直观美观。本文的最后总结所做的工作,分析可深入研究的内容。

基于深度度量学习的羊只个体身份识别研究

这是一篇关于身份识别,关键点检测,注意力机制,深度学习,精准农业的论文, 主要内容为在现代化羊养殖产业的生产管理中,身份识别是实现精准养殖的基础性工作,对解决畜牧业可持续发展有着重要意义。目前,传统的标记识别方法存在易脱离、识别距离有限等缺点。随着计算机视觉技术的发展,基于深度学习的身份识别技术得到了广泛应用,也为解决羊只身份识别问题奠定了基础。由于羊只外形相似度高,且光照条件、背景复杂度等因素对识别精度都有较大的影响,现有的识别方法没有利用到额外的语义信息,为了达到较高的准确率其模型复杂度高,计算量和参数量十分庞大,难以在实际场景中部署应用。本研究提出了一种基于度量学习的融合骨架信息注意力引导机制的身份识别方法,兼顾了精度和效率,并开发系统对其进行部署,以提升实际应用价值。具体的研究工作如下:(1)基于Transformer和多尺度融合的羊只骨架关键点检测方法研究。首先收集了1800张不同姿态、不同场景的羊只图片,并标注羊只骨架的17个关键点。之后通过多种数据增强方式制作了数据集。然后将HRNet网络的高维特征提取层替换为改进后的Transformer编码器,旨在捕捉关键点之间的空间约束关系,引入多尺度信息融合模块,提高模型对不同维度特征信息的学习能力。实验结果表明,与HRNet-48相比,改进后的模型参数量降低了86.8%,在关键点数据集上获得了75%的准确率。该方法与其他方法相比,具有最优的准确率而计算复杂度较低,可以实现实时检测,而且在小尺度图像检测方面更具优势。在可视化实验中,验证了模型可以反映羊只骨架部位之间的空间关系,为后续的个体身份识别模型提供额外语义信息。(2)基于骨架注意力引导的羊只个体身份识别方法研究。针对现有身份数据集规模较小且多为闭集的问题,在关键点数据集的基础上进一步收集共234只羊7991张图片制作羊只身份数据集。针对羊只个体之间相似度较高,区分难度大等特点,在知识蒸馏思想的基础上,提出了一种使用骨架姿态信息注意力引导机制的网络结构。首先,设计自适应池化模块和骨架特征对齐模块,通过使图片空间对齐,充分的匹配骨架关键点线索信息;其次结合交叉熵、三元组与一致性设计度量学习损失函数,监督优化类间特征距离,该方法可以使身份识别网络更加关注图像中的重要区域,提高识别准确率的同时,确保效率不受影响。实验结果表明,所提出的方法达到了74.4%的m AP和96.2%的Rank-1,均高于其余对比方法。在多种主流神经网络上作对比实验,准确率均获得提升,证明本方法的有效性和泛化性。通过消融实验和可视化实验分析了该方法的可解释性。(3)羊只身份识别系统设计与实现。针对深度学习模型难以在实际应用场景中使用的问题,基于Web技术设计并开发交互式羊只身份识别系统。经过对模型进行优化加速并部署到计算平台上,处理单帧图像的整个流程为0.2秒,实现对羊只的实时检测和识别。通过网络摄像头对羊场中的个体采集图像,系统处理后将结果进行可视化展示,对促进羊只身份识别应用落地具有重要意义。

光学遥感场景中的任意角度舰船目标检测算法研究

这是一篇关于目标检测,光学遥感,舰船目标检测,关键点检测的论文, 主要内容为光学遥感场景中的舰船目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究课题。近年来,随着遥感技术的发展,舰船检测在海上监控,打击非法走私和海上交通管理等方面起到了至关重要的作用。但现有的目标检测方法难以兼顾准确、高效地检测旋转舰船目标。在复杂的光学遥感场景中,舰船目标具有极端的尺度分布。此外,任意角度舰船目标需要紧密的旋转检测框来定位。因此,光学遥感场景中的舰船目标检测是极具挑战性的。本文围绕光学遥感场景中舰船目标检测,提出了一套完整的舰船检测框架,可实现高效、准确的舰船目标旋转检测。此外,进一步提出了多个针对舰船目标检测性能的提升方法。本文的主要工作和创新点如下:1.为了在大尺度光学遥感图像中高效、准确地检测旋转舰船目标,本文提出了一种基于深度卷积神经网络的单阶段无锚框旋转船检测框架。该框架将舰船目标旋转检测转化为目标的中心关键点和形态学尺寸(宽、高与旋转角度)的预测。该框架同时预测目标的中心关键点概率并对其边界框进行回归,因此具有较高的检测效率。在推理阶段,该框架使用一种针对旋转目标的非极大值抑制算法合并冗余的检测框。实验结果表明,所提出的方法达到了检测效果与检测精度的平衡。2.针对复杂场景中旋转目标特征难以提取的问题,本文提出了一种面向单阶段检测框架的旋转舰船目标区域池化方法。不同于一般的区域池化方法,该方法将任意旋转角度舰船的全局信息聚合到目标的中心关键点处,以增强其特征响应,有助于目标概率及其形态学尺寸的预测。实验结果表明,所提出的方法通过对旋转舰船目标全局特征的有效挖掘,提升了其检测性能。3.针对多尺度舰船目标难以检测问题,本文提出了一种基于“特征金字塔”的多尺度舰船检测方法,用于在多级特征图中更好地检测多尺度舰船目标。该方法会在不同特征层次中动态生成自注意力热图,以引导当前层次的特征图将注意力更多地集中在之前层次中未检测到目标的区域。为了在不同的预测分支间进行联合学习,还提出了一种对应的监督方法。该方法基于多尺度特征图的融合结果进行训练,有助于多级特征空间的对齐与目标概率融合。实验结果表明,所提出的方法提升了多尺度舰船目标检测性能。4.为了实现光学遥感场景中舰船目标的自动检测,本文设计并开发了一套基于“浏览器/服务器”(B/S)架构的舰船检测原型系统。

智能腧穴定位灸疗系统的设计与实现

这是一篇关于艾灸,腧穴定位,深度学习,关键点检测,机械臂的论文, 主要内容为艾灸是我国中医的外治方法之一,在人体穴位处利用艾条燃烧产生温热刺激来治疗疾病,艾灸的温补作用和温补效应对慢性病恢复具有重要的促进作用。中医学中穴位(学名腧穴)是艾灸治疗疾病的刺激点和反应点,依照经络分布于人体各个部位,腧穴定位的准确性是取效关键。中医临床上实现取穴需要医师的长期学习和经验累积,对距离的把握依赖于医生的主观感知,最终配合押手在目标区域探索确定腧穴位置。本课题围绕智能艾灸系统的关键工程技术问题,以实现自主艾灸为目的,以腧穴定位技术为切入点,综合运用机械臂控制、机器视觉、机器学习等多项技术,设计智能腧穴定位灸疗系统,完成了基于深度学习的自动腧穴定位方法、艾灸机械臂控制、上位机软件设计等研究工作。最终实现腧穴的自动识别,机械臂带动艾灸末端移动到腧穴位置并自动实现温和灸疗法。本文主要工作包括:(1)根据艾灸的具体实现流程,结合中医经络理论,设计了以艾灸机械臂为执行机构的智能腧穴定位灸疗系统。首先对腧穴坐标系的构建和艾灸的物理特性进行分析,以此为基础对系统的各项功能进行了需求分析,根据实际需求对系统硬件和通信方案进行选型并实现了系统平台的搭建。(2)针对人体腧穴的自主识别问题,设计了一种基于单目相机的实时腧穴定位方法。通过数据分析,选取手臂作为骨度分寸值的测量部位;针对肢体偏转方向的问题,基于颜色空间转换进行前背景分割并获取肢体偏转角度;针对手腕线、肘横纹定位的问题,引入手部宽度特征,结合角点检测获取手腕线、肘横纹位置;采用轻量级人体关键点检测网络获取基准腧穴,结合“寸”的像素长度和偏转方向,计算偏历腧穴坐标,最终实现腧穴的准确、实时定位。(3)针对艾灸手法的实现问题,设计了艾灸机械臂作为执行机构,对艾灸机械臂的主控制器、距离传感器等硬件进行选型并实现机械臂系统的电路设计。采用D-H参数法实现了艾灸机械臂的运动学分析,采用“眼在外”的视觉系统并利用九点标定法实现图像坐标到机械臂工作平面坐标的转换,完成机械臂手眼标定。(4)基于PyQt5设计上位机界面并实现相应功能,利用MySQL数据库对系统信息进行存储,根据需要设置艾灸过程的各项物理参数,通过界面对机械臂进行控制。最后对系统进行整体测试,分别进行了腧穴定位实验和机械臂的腧穴跟踪实验,实验结果证明,腧穴定位方法具有较高的准确性、实时性,机械臂控制的稳定性满足系统的需求。

基于深度学习的脊柱侧弯Cobb角自动测量方法研究

这是一篇关于脊柱侧弯,Cobb角解算,多任务深度学习,图像分割,关键点检测的论文, 主要内容为脊柱侧弯是一种脊柱三维结构畸形,指脊椎在冠状面上偏离身体中线向侧方弯曲,其发病原因尚不明确。Cobb角是评估脊柱侧弯程度的“金标准”,其测量结果可以用于制定治疗计划和跟踪疾病进展。在临床实践中,传统的手工角度测量方式存在着观察者差异、观察间差异以及效率低下等问题。因此,医生们迫切需要一种精准且高效的Cobb角自动测量工具取而代之。针对这一需求,本文基于深度学习框架,研究了Cobb角自动测量所涉及到的椎骨分割、关键点定位及工程实现问题,并根据这些图像特征信息解算脊柱侧弯Cobb角,实现Cobb角自动测量,具体工作如下:(1)提出了多任务深度学习网络MVIE-Net,实现脊柱X光图像的特征提取。首先,为获取训练数据原始样本,本文制作了MICCAI 2019 AASCE Challenge公共数据集的分割标签和关键点热图标签,并通过镜像、旋转等方式进行数据扩充。在此基础上,本文提出了MVIE-Net。该网络可以同时完成椎骨的分割和关键点热图分割任务。实验证明,所提出的网络在椎骨分割精度和关键点热图分割精度可达85.5%和41.6%,超过了常用的医学图像分割网络。(2)提出了直线拟合法、角点法、点线均值法等Cobb角建模方式,进行Cobb角解算。首先,依据MVIE-Net的分割结果拟合椎骨上下端板,解析并配对关键点。在此基础上,进行Cobb角解算,提出并对比了中点法、直线拟合法、角点法以及点线均值法等多种角度解算方法。最终,整合MVIE-Net与Cobb角解算方法,实现了Cobb角的自动测量。实验证明,提出的Cobb角自动测量算法可达±3.31°的角度误差,在数据集上达到当前最好水平。(3)基于上述Cobb角自动测量算法,开发了相应的Web应用系统。该系统不仅提供了简便易操作的Cobb角自动测量功能,还增加了脊柱侧弯Lenke分型功能。通过该系统,用户可以快速、准确地进行脊柱侧弯诊断。综合实验表明,本文提出的基于深度学习的脊柱侧弯Cobb角自动测量算法具有高精确性和高效率,并具备良好的泛化性能。本文开发的脊柱侧弯Cobb角自动测量系统,可为医生和患者提供比较全面、可靠的脊柱侧弯诊断服务。