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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本申请提供了基于机器学习的颞下颌关节盘穿孔影像诊断方法及系统，方法包括：采集获取符合研究标准的颞下颌关节MRI影像数据，并划分颞下颌关节MRI影像数据为训练集和验证集；对训练集中的颞下颌关节MRI进行影像标记，筛选获取与颞下颌关节盘穿孔相关的MRI影像组学特征；根据训练集中的MRI影像数据和MRI影像组学特征，构建机器学习MRI诊断模型；通过验证集的MRI影像数据对建立的各种评估模型进行准确性验证，获取验证通过的机器学习MRI诊断模型；输入待诊断的颞下颌关节MRI影像数据至验证通过的机器学习MRI诊断模型中，获取关节盘穿孔诊断结果。本申请实现基于MRI影像对颞下颌关节盘穿孔的直接准确诊断评估。
主权项：1.一种基于机器学习的颞下颌关节盘穿孔MRI影像诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：采集获取符合研究标准的颞下颌关节MRI影像数据，并划分颞下颌关节MRI影像数据为训练集和验证集；对训练集中的颞下颌关节MRI进行影像标记，筛选获取与颞下颌关节盘穿孔相关的MRI影像组学特征；根据训练集中的MRI影像数据和MRI影像组学特征，构建机器学习MRI诊断模型；通过验证集的MRI影像数据对建立的各种评估模型进行准确性验证，获取验证通过的机器学习MRI诊断模型；输入待诊断的颞下颌关节MRI影像数据至验证通过的机器学习MRI诊断模型中，获取关节盘穿孔诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于机器学习的颞下颌关节盘穿孔影像诊断方法及系统
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