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摘要：本发明涉及骨折预测的技术领域，公开了一种基于多层螺旋CT密度测量的骨折预测方法，所述方法包括：对骨骼切片图像进行拉普拉斯锐化处理，得到骨骼切片增强图像；对骨骼切片增强图像进行骨骼区域定位；对骨骼区域图像进行骨骼间隙和厚度计算，得到骨骼参数信息；利用深度骨折预测网络模型对不同骨骼位置进行骨折风险预测。本发明结合图像像素中邻域像素的像素值，生成每个像素的自适应阈值，实现自适应二值化处理，得到表征骨骼边缘的骨骼区域图像，采用多方向截断的方式计算得到不同位置骨骼的骨骼间隙以及厚度，从弹性张量中提取得到表征骨骼抵抗形变能力的弹性模量构成骨骼参数信息，并对不同骨骼位置进行骨折风险预测。
主权项：1.一种基于多层螺旋CT密度测量的骨折预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1：利用螺旋CT采集骨骼切片图像，并对骨骼切片图像进行拉普拉斯锐化处理，得到骨骼切片增强图像，将连续骨骼位置的骨骼切片增强图像构成骨骼切片增强图像序列；S2：对骨骼切片增强图像进行骨骼区域定位，确定骨骼区域图像；S3：对骨骼区域图像进行骨骼间隙和厚度计算，得到骨骼参数信息；S4：构建深度骨折预测网络模型，利用深度骨折预测网络模型接收不同骨骼位置所对应骨骼区域图像的骨骼参数信息，对不同骨骼位置进行骨折风险预测。
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百度查询： 中南大学湘雅医院 一种基于多层螺旋CT密度测量的骨折预测方法
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