一种髋关节X光片骨间隙自动分割测量与分级方法

本公开提供一种髋关节X光片骨间隙自动分割测量与分级方法，主要解决现有方法存在人工干预的主观性以及效率和准确度不高的问题。其实现方案为：划分数据集；分别构建髋关节间隙目标识别网络和髋关节间隙分割网络；利用数据增强与预处理提升模型对髋关节间隙的判别性能；基于卷积神经网络对髋关节X光片进行目标识别获得待分割区域图像并识别骨间隙达到四级病症的患者；利用髋关节间隙分割网络对待分割区域进行分割，再使用边缘提取方法获得间隙轮廓并进行距离测量，对自动测量结果进行病情分级。本公开提出的方法，打破了仅局限于骨骼分割的方式，提高了髋关节间隙测量的自动化程度和准确性，可用于髋关节炎、强直性脊柱炎等疾病的自动化分级。