一种基于深度学习模型的关节腔定位方法及装置

本申请涉及关节腔定位技术领域，具体提供了一种基于深度学习模型的关节腔定位方法及装置，该方法包括步骤：S1、获取关节镜图像，并对关节镜图像进行预处理，以得到增强图像；S2、根据预先训练的关节腔定位模型和增强图像获取关节腔位置信息；关节腔定位模型的预先训练包括：A1、利用预先采集的通用医学图像数据集对预先构建的深度学习模型进行训练，以得到初步定位模型；A2、对预先采集的罕见骨关节疾病关节镜图像数据集进行扩充，以得到扩充图像数据集，然后基于自适应正则化系数函数根据扩充图像数据集的关节腔形态多样性指标动态调整初步定位模型的正则化强度，以得到关节腔定位模型；该方法能够精准定位罕见骨关节疾病的关节腔。