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申请/专利权人：北京长木谷医疗科技股份有限公司;张逸凌

摘要：本申请提供了一种膝关节炎辅助检测评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该膝关节炎辅助检测评估方法，包括：获取轴状位X线膝关节数据；使用扩散模型对轴状位X线膝关节数据进行数据增广；利用数据增广后的和原始的轴状位X线膝关节数据，进行膝关节炎辅助检测评估的模型训练，得到膝关节炎辅助检测评估模型；利用膝关节炎辅助检测评估模型，进行膝关节炎辅助检测评估。根据本申请实施例，能够使用小样本的轴状位X线图像进行膝关节炎辅助检测评估诊断。

主权项：1.一种膝关节炎辅助检测评估方法，其特征在于，包括：获取轴状位X线膝关节数据；使用扩散模型对轴状位X线膝关节数据进行数据增广；利用数据增广后的和原始的轴状位X线膝关节数据，进行膝关节炎辅助检测评估的模型训练，得到膝关节炎辅助检测评估模型；利用膝关节炎辅助检测评估模型，进行膝关节炎辅助检测评估；使用扩散模型对轴状位X线膝关节数据进行数据增广，包括：使用DiffusionModel对轴状位X线膝关节数据进行数据增广，用于模拟软组织和骨骼结构的分布；使用DiffusionModel对轴状位X线膝关节数据进行数据增广，用于模拟软组织和骨骼结构的分布，包括：模拟X线透射过程中光的扩散，以适应膝关节的解剖结构；调整模型参数，以模拟软组织、骨骼、关节间隙结构的扩散过程；通过比较生成图像和真实图像之间的差异来不断优化模型参数；具体的，使用diffusionmodel通过少量的轴状位X光膝关节数据进行数据增广，生成大量用于训练的轴状位X光膝关节数据；通过DiffusionModel进行轴状位膝关节X光数据生成是一种复杂而有深度的过程；这一方法的核心理念是基于物质在空间中的扩散过程来模拟图像中的结构；在膝关节X光图像生成的背景下，DiffusionModel被用来模拟软组织和骨骼结构的分布；以下是该过程的详细描述：首先，收集一组真实的轴状位膝关节X光图像，以建立一个训练数据集；这些图像应包括各种正常和异常情况，以确保模型具有对多样性情况的学习能力；接下来，将这些图像输入到DiffusionModel中；DiffusionModel基于偏微分方程来描述物质在空间中扩散的行为；在这个场景中，将模型调整为适应膝关节的解剖结构，并模拟X光透射过程中光的扩散；DiffusionModel的学习过程涉及到调整模型参数，以使其生成的图像与真实X光图像尽可能一致；这包括模拟软组织、骨骼、关节间隙结构的扩散过程；在训练过程中，模型通过比较生成图像和真实图像之间的差异来不断优化参数；一旦训练完成，该模型用于生成轴状位膝关节X光数据；在生成时，通过调整模型的输入参数来模拟不同情况下的X光图像，模拟不同程度的软组织炎症、骨骼结构的变化；DiffusionModel的训练过程，像素级别的Loss用于测量生成图像的每个像素与真实图像之间的差异； 其中，N是图像中的像素数量，是生成图像的第i个像素值，是真实图像的第i个像素值；利用数据增广后的和原始的轴状位X线膝关节数据，进行膝关节炎辅助检测评估的模型训练，得到膝关节炎辅助检测评估模型，包括：利用数据增广后的和原始的轴状位X线膝关节数据，对ResNet50进行膝关节炎辅助检测评估的模型训练，得到膝关节炎辅助检测评估模型；ResNet50通过使用残差块来学习残差映射，允许网络学习残差函数；ResNet50的网络架构深度为50层，以用于学习复杂的特征；ResNet50使用了不同大小的卷积核，包括1x1、3x3和5x5的卷积核，以提高感受野，增强网络对图像中不同尺寸物体的识别能力；ResNet50使用全局平均池化层，将最后一层的特征图转化为一个固定大小的向量，作为网络的输出；ResNet50通过使用多个卷积块来提取多尺度的特征图，以捕捉图像中的不同层次的信息，提高了网络对物体的表征能力；具体的，通过生成的轴状位膝关节图像和原始图像进行关节亚型分类的模型训练，本阶段使用ResNet50作为分类模型进行模型训练；ResNet50ResidualNetworkwith50layers是深度学习中的卷积神经网络CNN架构，ResNet50是ResNet系列中的一个具体实现，其深度为50层，采用了残差学习的思想，旨在解决深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题；残差学习ResidualLearning：ResNet50引入了残差学习的概念，通过使用残差块ResidualBlock来学习残差映射；残差块的设计允许网络学习残差函数，即网络的输出与输入之间的差异，而不是直接学习映射；这有助于缓解梯度消失问题，使得网络更容易训练；深度：ResNet50的深度相较于早期的网络架构更深，达到50层；这种深度对于更好地学习复杂的特征表示是至关重要的，有助于提高网络的性能；卷积块设计：ResNet50使用了不同大小的卷积核，包括1x1、3x3和5x5的卷积核；这种设计有助于网络学习多尺度的特征，提高感受野，增强网络对图像中不同尺寸物体的识别能力；全局平均池化：在网络的最后，ResNet50使用全局平均池化层，将最后一层的特征图转化为一个固定大小的向量，作为网络的输出；这种全局平均池化的做法减少了参数数量，防止过拟合，并且提高了网络的计算效率；多尺度特征图：ResNet50通过使用多个卷积块来提取多尺度的特征图，这有助于网络更好地捕捉图像中的不同层次的信息，提高了网络对物体的表征能力；ResNet50的Loss函数： 其中，y是实际的类别标签的独热编码one-hotencoding，是模型输出的经过softmax激活后的概率分布，i是类别的索引。

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