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申请/专利权人：首都医科大学附属北京积水潭医院
摘要：本发明提供了一种基于CT检查自动化测量体质成分的KOA风险预测方法，包括：分别获取健康人群和KOA患者的CT数据集；采用移动图像增强窗口对CT数据集进行预处理，得到预处理数据集；利用预处理数据集对预设的多目标分割的卷积神经网络深度学习模型进行训练，得到分割信息；利用分割信息自动获得体质参数；根据体质参数和预设的临床资料建立样本数据集，并对样本数据集进行特征提取；利用特征值对预设模型进行训练，得到KOA风险预测模型；利用KOA风险预测模型对待测人群进行KOA风险预测，得到预测结果。本发明能够通过机器学习预测模型，构建整合人体体质成分及临床因素的KOA的风险预测系统预期，实现精准预测KOA的风险，为临床KOA的防治提供重要数据参考。
主权项：1.一种基于CT检查自动化测量体质成分的KOA风险预测方法，其特征在于，包括：分别获取健康人群和KOA患者的CT数据集；采用移动图像增强窗口对所述CT数据集进行预处理，得到预处理数据集；利用所述预处理数据集对预设的多目标分割的卷积神经网络深度学习模型进行训练，得到分割信息；利用所述分割信息自动测量体质参数；根据体质参数和预设的临床资料建立样本数据集，并对所述样本数据集进行特征提取，得到特征值；利用所述特征值对预设的初始模型进行训练，得到训练好的KOA风险预测模型；利用所述KOA风险预测模型对待测人群进行KOA风险预测，得到预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 首都医科大学附属北京积水潭医院 基于CT检查自动化测量体质成分的KOA风险预测方法
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