成都市第三人民医院王婷获国家专利权
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龙图腾网获悉成都市第三人民医院申请的专利一种全膝关节置换术需求预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120809106B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511316139.1，技术领域涉及：G16H30/40；该发明授权一种全膝关节置换术需求预测方法及系统是由王婷;李胜发;刘浩;王洋;张航设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种全膝关节置换术需求预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种全膝关节置换术需求预测方法及系统，涉及临床辅助决策领域。该方法包括：采集膝MRI图像，通过深度卷积神经网络自动分割关节间隙关键结构，获得感兴趣体积VOI；使用SERA工具提取IBSI标准的影像组学特征；结合膝骨关节炎结果调查KOOS评分，最终构建关节间隙加临床特征影像组学模型JSC‑RM，实现对未来1~4年内是否接受TKR的预测。所述方法采用LASSO特征筛选与浅层神经网络建模，结合约登指数设定阈值，预测性能优于现有模型，显著提升住院医师对TKR时机判断的一致性与准确性，实现术前智能化风险干预。
本发明授权一种全膝关节置换术需求预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种全膝关节置换术需求预测方法，其特征在于，包括： 步骤S1，图像采集与预处理，采集膝关节的核磁共振图像，对结构进行自动分割，分割为若干个部分，获得每个结构的感兴趣体积； 步骤S2，影像特征提取，使用SERA影像组学特征提取工具对感兴趣体积区域进行影像组学特征提取； 步骤S3，临床评分数据采集与整合，获取对应患者的临床症状评分数据，包括膝骨关节炎结果调查KOOS量表中的各项评分； 步骤S4，预测模型建立和输出，融合影像组学特征与KOOS评分特征，输入预测模型以输出未来接受全膝关节置换的概率值； 步骤S5，预测输出与可视化，基于设定的风险阈值对输出的全膝关节置换的概率值进行分类，并以颜色编码、结构热图或沙普利解释图形式进行可视化输出； 所述自动分割基于三维U-Net结构的卷积神经网络模型，使用Dice损失函数进行优化，并支持对多结构进行联合分割； 所述影像组学特征包括一阶统计特征、灰度共生矩阵特征、灰度游程长度矩阵特征和形状特征。
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