[发明专利]一种基于深度学习的骨性关节炎智能三维诊断方法及系统有效
| 申请号： | 202210680643.X | 申请日： | 2022-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN115131300B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 张逸凌;刘星宇 | 申请（专利权）人： | 北京长木谷医疗科技有限公司;张逸凌 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06T7/12;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 梁军丽 |
| 地址： | 100176 北京市大兴区北京经济技术开发区荣华南*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的骨性关节炎智能三维诊断方法及系统。该方法包括：获取膝关节的核磁共振图像数据；将核磁共振图像数据输入到图像分割网络模型中进行软骨区域分割，获得输出的软骨本体位置区域的二维医学图像；图像分割网络模型是以样本骨骼图像数据及样本骨骼图像数据对应的软骨区域分割结果为样本训练得到的；基于软骨本体位置区域的二维医学图像和核磁共振图像数据，得到相应的三维医学图像；确定三维医学图像中的目标软骨，对目标软骨进行分析以确定目标软骨的损伤程度。本发明提供的方法，能够方便快速的检测膝骨性关节炎，降低了漏诊和误诊率，更加客观的诊断和评价膝骨性关节炎，提高了膝骨性关节炎的诊断效果和检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 关节炎 智能 三维 诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
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