基于CT检查自动化测量体质成分的KOA风险预测方法

AITNT
正文
推荐专利
基于CT检查自动化测量体质成分的KOA风险预测方法
申请号:CN202410899591
申请日期:2024-07-05
公开号:CN118841171B
公开日期:2025-02-07
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于CT检查自动化测量体质成分的KOA风险预测方法,包括:分别获取健康人群和KOA患者的CT数据集;采用移动图像增强窗口对CT数据集进行预处理,得到预处理数据集;利用预处理数据集对预设的多目标分割的卷积神经网络深度学习模型进行训练,得到分割信息;利用分割信息自动获得体质参数;根据体质参数和预设的临床资料建立样本数据集,并对样本数据集进行特征提取;利用特征值对预设模型进行训练,得到KOA风险预测模型;利用KOA风险预测模型对待测人群进行KOA风险预测,得到预测结果。本发明能够通过机器学习预测模型,构建整合人体体质成分及临床因素的KOA的风险预测系统预期,实现精准预测KOA的风险,为临床KOA的防治提供重要数据参考。
技术关键词
卷积神经网络深度学习模型 风险预测方法 风险预测模型 图像增强 CT数据集 分类器 神经网络模型 分类网络 特征值 内脏脂肪面积 朴素贝叶斯模型 高斯滤波方法 风险预测系统 样本 像素点 校正
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于深度学习的在复杂环境情况下的目标识别方法
识别方法 图像增强 图像处理模块 注意力机制 鲁棒性
2
基于ORB算法改进的单目SLAM图像特征匹配方法
图像特征匹配方法 ORB算法 RANSAC算法 汉明距离 直方图均衡化算法
3
一种基于遥感的地理信息测绘系统
地理信息测绘系统 数据分析设备 地理信息数据处理 区域匹配算法 多光谱遥感
4
一种蒸压轻质新型墙体材料缺陷图像处理方法
轻质新型墙体材料 图像处理模型 图像处理方法 代表 模块
5
一种基于Scarlet图像灰度修正的红外图像增强方法
红外图像增强方法 阈值选取方法 直方图 像素点 均衡算法
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号