摘要
本发明涉及医学检测技术领域,尤其涉及一种基于X线的骶髂关节炎判定方法及系统,包括有多模态数据同步采集、影像数据实时优化与控制、跨模态因果推理与三维重建、基于AI的病变初步分析和动态分级与可解释性报告生成;本发明在数据采集阶段集成实时图像处理技术,直接在成像端对原始影像进行动态优化,通过先进的增强算法提升图像分辨率和细节清晰度;传统方法依赖后期处理导致的延迟和细节丢失问题得以解决,使医生能够即时获取高质量的诊断影像;这一优化不仅减少了重复拍摄的需求,还显著提高了影像的可用性和诊断效率。
技术关键词
判定方法
影像
关节炎
IMU传感器
跨模态
压力传感阵列
多模态数据采集
深度神经网络模型
采集平台
随机森林
临床文本结构化
实时图像处理技术
非局部均值去噪
DICOM数据
数据同步
移动立方体算法
DICOM文件
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深度学习神经网络
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影像
多模态数据融合
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建构方法
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深度神经网络
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