摘要
本申请提供了一种基于多模态数据的膝关节置换术后失败模式的诊断方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该基于多模态数据的膝关节置换术后失败模式的诊断方法,包括:获取患者膝关节置换术后的膝关节CT影像和膝关节X线影像;对膝关节CT影像和膝关节X线影像进行影像预处理;将影像预处理后的膝关节CT影像和膝关节X线影像,输入预设的术后失败模式诊断模型,输出术后失败模式诊断结果;其中,术后失败模式诊断模型中卷积神经网络CNN分别提取膝关节CT影像和膝关节X线影像中的异常特征,通过注意力机制实现多模态特征融合,突出关键区域特征。根据本申请实施例,能够精准、快速、非侵入性的进行膝关节置换术后失败模式的诊断。
技术关键词
膝关节置换术
诊断方法
多模态特征融合
模式
计算机程序指令
注意力机制
二维卷积神经网络
三维卷积神经网络
假体
可读存储介质
风险评估报告
电子病历系统
影像获取模块
数据
无菌性松动
CAM技术
影像系统
系统为您推荐了相关专利信息
推理方法
计算机程序指令
模块
深度学习模型
大语言模型
闪烁频率
LED光源
光信号
室内可见光定位
光电传感器
多模态
面部表情特征
加权融合算法
模式
语音特征
电池储能系统
模式切换方法
构建预测模型
动态
节点
路面识别方法
智能驾驶系统
车载智能系统
路面识别装置
调控功能