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申请/专利权人：北京中医药大学第三附属医院
申请日：2024-03-04
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118298099A
主分类号：G06T17/00
分类号：G06T17/00;G06V10/766;G06V10/771;G06V10/774;G16H50/50
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本公开涉及一种模型生成方法、预测方法、装置、介质和设备。股骨头塌陷风险的预测模型生成方法包括：确定每一样本图像的样本特征信息，其中，样本特征信息包括影像形态学特征信息、三维重建特征信息、股骨头阈值特征信息和图像感兴趣区域的影像组学特征信息；对样本特征信息进行筛选，确定目标特征；确定与目标特征对应的回归系数组；根据目标特征和回归系数组，生成股骨头塌陷风险的预测模型。如此，通过多种样本特征信息的提取，可提高生成的生成股骨头塌陷风险的预测模型的重复性；通过对样本特征信息进行筛选，能够在保证特征信息中包含的信息量的全面和有效的同时，降低股骨头塌陷风险的预测模型在后续使用过程中的数据处理量。
主权项：1.一种股骨头塌陷风险的预测模型生成方法，其特征在于，包括：获取多个样本图像；确定每一所述样本图像的样本特征信息，其中，所述样本特征信息包括影像形态学特征信息、三维重建特征信息、股骨头阈值特征信息和图像感兴趣区域的影像组学特征信息，所述影像形态学特征信息为人眼观察下的影像形态学特征信息，包括囊变位置和硬化带位置；所述三维重建特征信息包括股骨头内部的软组织体积、硬化骨体积和股骨头体积；所述股骨头阈值特征信息包括股骨头区域最大、最小和平均灰度值；对所述样本特征信息进行筛选，确定目标特征；确定与所述目标特征对应的回归系数组；根据所述目标特征和所述回归系数组，生成股骨头塌陷风险的预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京中医药大学第三附属医院 模型生成方法、预测方法、装置、介质和设备
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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