基于人工智能的X线影像分析膝关节炎快速进展识别方法

本发明涉及人工智能与医学影像分析技术领域，尤其涉及基于人工智能的X线影像分析膝关节炎快速进展识别方法，包括以下步骤：获取患者的膝关节X线影像数据，形成时间序列集合；进行预处理，分割膝关节骨组织轮廓，生成预处理后的影像序列；对影像序列进行特征提取，生成时序特征向量集合；构建级联神经网络模型，将时序特征向量集合输入级联神经网络模型，输出膝关节炎快速进展的概率值；预设概率阈值，根据概率值与预设阈值的比较结果，判定并输出膝关节炎是否为快速进展状态。本发明通过多尺度边缘检测与自适应阈值分割增强骨结构边界，利用卷积神经网络和空间金字塔池化提取多尺度特征，借助级联神经网络实现时序建模，提升预测准确率。