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申请/专利权人：常州市中医医院(常州市孟河医学研究院)
摘要：本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种用于痛风性关节炎的CT影像数据特征提取方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取痛风性关节炎CT影像；对痛风性关节炎CT影像进行关节边缘检测，生成CT影像关节边缘检测数据；通过CT影像关节边缘检测数据进行CT影像核心区域分割，生成关节CT核心影像；对关节CT核心影像进行弱光区域提取，得到关节CT影像弱光区域；对关节CT影像弱光区域进行超分辨率重建，生成关节CT亮度补强区域；将关节CT亮度补强区域和关节CT核心影像进行弱光区域替换，从而生成关节CT核心优化影像。本发明通过深度学习和多模态特征分析，以及对弱光区域进行重建替换，提高了对CT影像特征提取的精准性。
主权项：1.一种用于痛风性关节炎的CT影像数据特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取痛风性关节炎CT影像；对痛风性关节炎CT影像进行关节边缘检测，生成CT影像关节边缘检测数据；通过CT影像关节边缘检测数据进行CT影像核心区域分割，生成关节CT核心影像；步骤S2：对关节CT核心影像进行弱光区域提取，得到关节CT影像弱光区域；对关节CT影像弱光区域进行超分辨率重建，生成关节CT亮度补强区域；将关节CT亮度补强区域和关节CT核心影像进行弱光区域替换，从而生成关节CT核心优化影像；步骤S3：对关节CT核心优化影像进行关节结构标记，生成关节结构标记数据；对关节结构标记数据进行结构检测，生成关节正常结构检测数据和关节异常结构检测数据；根据关节异常结构检测数据对关节CT核心优化影像进行异常关节结构区域分割，生成异常关节结构部位分割图像；步骤S4：获取关节异常信息数据；根据关节异常信息数据对异常关节结构部位分割图像进行关节异常区域多模态特征分析，生成关节异常区域多模态特征分析数据；步骤S5：对关节正常结构检测数据和关节异常区域多模态特征分析数据进行特征可视化，从而生成关节异常区域特征图和关节正常区域特征图；通过关节异常区域特征图和关节正常区域特征图对痛风性关节炎CT影像进行结构标记，生成关节CT特征影像。
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权利要求：
百度查询： 常州市中医医院(常州市孟河医学研究院) 一种用于痛风性关节炎的CT影像数据特征提取方法及系统
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