基于分割大模型与轻量级半监督模型的骨密度测量方法

本发明提供了一种基于分割大模型与轻量级半监督模型的骨密度测量方法，包括获取原始髋关节X光影像，并对其进行预处理得到数据集；利用预设的分割大模型对数据集进行图像分割得到最终股骨头掩模图；利用最终股骨头掩模图对原始髋关节X光影像进行裁剪和识别，得到只包含单侧股骨头的混合监督样本集；利用混合监督样本集训练预设的半监督轻量化神经网络模型得到训练好的半监督轻量化神经网络模型；利用训练好的半监督轻量化神经网络模型对新输入的髋关节X光影像进行骨密度进行预测。本发明引入分割大模型SAM与交互提示机制，显著提升股骨头分割精度与泛化性，并且利用轻量级半监督回归模型可以实现小样本条件下骨密度的高精度预测。