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    • 11. 发明授权
    • 一种基于关节镜成像的膝骨性关节炎诊断方法
    • CN116798613B
    • 2023-11-28
    • CN202311066270.8
    • 2023-08-23
    • 山东大学齐鲁医院(青岛)
    • 孙伟
    • G16H50/20G06N3/0464G06N3/042G06N3/045G06V10/764G06V10/82G06T7/00G06T7/11
    • 本发明涉及医学图像处理技术领域,公开了一种基于关节镜成像的膝骨性关节炎诊断方法,包括以下步骤:采集膝关节部位的核磁共振图像集;根据关节镜停留时的空间角度来匹配成像方位最邻近一个子集;采集关节镜停留节点的关节镜图像,对该关节镜图像和匹配的子集的核磁共振图像进行图像分割获得区域图像;基于区域图像生成顶点图;图匹配神经网络输出表示核磁共振图像是否需要被展示的分类标签;需要被展示的核磁共振图像展示到图像显示器上;本发明提供了一种膝骨性关节炎查诊一体的方法,能够在关节镜检查时共同显示对于膝骨性关节炎诊断有利的核磁共振图像,提高了膝骨性关节炎诊断(56)对比文件US 2016213278 A1,2016.07.28郑荣强.基于BP神经网络的关节镜下治疗膝关节骨性关节炎的临床疗效预测研究《. 2009年中国运动医学与关节镜外科学术大会摘要》.2009,第144页.李雨田等.基于图像边界跟踪的顶点矩阵算法《.计算机工程》.2010,第36卷(第1期),第231-235页.高曦等.MRI深度学习在膝关节骨性关节炎中的研究进展《.磁共振成像》.2023,第14卷(第6期),第192-197页.Zixu Zhuang等.Local Graph Fusion ofMulti-view MR Images for KneeOsteoarthritis Diagnosis《.Medical ImageComputing and Computer AssistedIntervention – MICCAI 2022 》.2022,第13433卷第554-563页.Wang Biao等《.Boosting semi-supervisednetwork representation learning withpseudo-multitasking》《.AppliedIntelligence》.2021,第52卷(第7期),第8118-8133页.叶希鹏;徐伟栋;杨勇;厉力华;杨小丹;张娟.乳腺MRI图像肿块分割的分段比较与方法研究.传感技术学报.2015,(第03期),第387-395页.