一种冻结肩临床分期的预测方法、设备及程序产品

本申请涉及智能医疗领域，具体涉及一种冻结肩临床分期的预测方法、设备及程序产品。包括S1、获取待测者肩部关节被动活动度数据，被动活动度包括内旋、外旋、伸展、屈曲、外展；S2、基于所述被动活动度数据进行第一分类得到正常待测者和异常待测者的分类结果；S3、将异常待测者的被动活动度数据输至冻结肩数学模型中进行分类得到黏连前期、渐冻期、冻结期、解冻期的分类结果，所述冻结肩数学模型是计算被动活动度与不同分期的影像特征的映射关系得到的。本申请能够通过被动活动度区分冻结肩不同时期，有助于准确预防治疗，具有很好临床价值。