摘要
本发明涉及医学影像技术领域,公开了一种基于人工智能的颞颌关节紊乱的预测方法,包括:获取患者的MRI图像;依据患者图像的平均空间分辨率,进行数据重采样;对患者数据三维图像进行逐层裁剪,以获得裁剪后的患者三维图像数据;将裁剪后的患者三维图像数据引入人工智能算法;并针对裁剪后的患者三维图像数据进行分组验证,进而建立颞颌关节紊乱分类预测模型进行预测。本申请提出MRI影像学检查对诊断颞颌关节紊乱具有显著优势,收集数据构建MRI影像组学诊断模型,结合患者临床因素,将颞颌关节紊乱患者的临床因素与影像组学评分计算式(Radiomics score,Rad‑score)联列,建立颞颌关节紊乱病例的影像组学‑临床联合预测模型,为颞颌关节紊乱精准诊断提供有力工具。
技术关键词
三维图像数据
颞颌关节
分类预测模型
患者
人工智能算法
特征筛选方法
建立分类模型
交叉验证方法
可执行程序代码
分辨率
三维立体标签
预测系统
支持向量机
综合评估模型
随机森林
特征选择方法
医学影像技术
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开具方法
药品智能管理
AI算法
医院HIS系统
患者
天然气场站
智能控制器
操作系统
资源管理机制
总线通讯模块
实时监测方法
监测终端
感应模块
视觉系统
定位点