一种基于CT的骨质疏松智能诊断方法及系统

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一种基于CT的骨质疏松智能诊断方法及系统
申请号:CN202511500487
申请日期:2025-10-21
公开号:CN120976221A
公开日期:2025-11-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于CT的骨质疏松智能诊断方法及系统,涉及医学影像诊断技术领域,包括利用深度学习模型对腹部或胸腹部CT影像中的腰椎区域进行定位;对椎体形态及内部结构的数字化建模;完成骨质疏松症的自动化诊断。本发明实现了从常规腹部或胸腹部CT影像中对腰椎区域的全自动定位、精确分割与骨质疏松智能诊断,显著提升了诊断的准确性与效率,克服了传统方法依赖人工勾画或简单阈值分割导致的主观性强、重复性差的问题;可直接基于临床常规CT数据运行,有利于大规模骨质疏松筛查和早期干预,具有显著的临床推广意义和技术进步价值。
技术关键词
智能诊断方法 腰椎 DICOM数据 骨质疏松症 3DCNN模型 深度学习模型 医学影像诊断技术 图像块 椎体 三维卷积神经网络 学习方法 智能诊断系统 空间分布信息 三维微结构 空间分布特征 解码器 牛顿迭代法 编码器
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