摘要
本发明提供了一种基于医学影像的膝关节病变特征自动判读方法及系统,涉及智慧医疗检测技术领域,方法包括:获取待判读的医学影像;对所述医学影像进行滤波处理,得到滤波完成的图像;构建图像增强窗口,并利用所述图像增强窗口遍历所述滤波完成的图像进行去噪,得到去噪完成的图像;对去噪完成的图像进行直方图均衡化处理,得到增强完成的图像;基于深度学习技术,利用增强完成的图像进行特征分割,得到病变特征;所述病变特征包括:关节间隙、关节面下骨质增生硬化、骨赘形成情况、关节面下骨质囊变、关节畸形等。本发明通过图像处理和机器学习技术,实现了膝关节病变的自动化判读,提供了高效、准确的诊断工具。
技术关键词
病变特征
自动判读方法
膝关节
深度学习技术
滤波
直方图均衡化
注意力机制
三维重建技术
灰度共生矩阵
边缘检测算法
形态学特征
自动判读系统
图像增强单元
卷积模块
医疗检测技术
三维结构
影像
系统为您推荐了相关专利信息
生物信号处理方法
滤波器
模糊逻辑
滤波方式
去噪卷积
隧道检测机器人
三维点云数据
隧道横断面
识别方法
隧道结构变形
咖啡豆
比色卡
图像分割
颜色异常区域
计算机设备
功率放大器
功放栅压
温度补偿方法
栅极
24位高精度模数转换器