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龙图腾网获悉首都医科大学附属复兴医院申请的专利基于大模型的膝骨关节炎动态分级预测与干预系统及方法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：CN121122719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511268720.0，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于大模型的膝骨关节炎动态分级预测与干预系统及方法是由李志强;李明玮设计研发完成，并于2025-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的膝骨关节炎动态分级预测与干预系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大模型的膝骨关节炎动态分级预测与干预系统及方法，涉及医疗影像分析领域，包括：获取患者的膝关节MRI影像序列和膝关节角度时间序列数据；利用预训练的关节腔分割模型处理MRI影像序列，得到关节液量量化值；将膝关节角度时间序列对齐至影像帧采集时间点，生成同步角度序列；通过计算液量变化率和角度变化量序列，判断液量变化率序列的平均值是否低于预设稳定阈值，若低于则输出低风险信号；否则计算液量变化率与角度变化量的相关系数，并根据其值输出中度或重度膝关节炎预测信号，进一步通过液量变化率序列的幅度特征判断膝关节炎的轻度或中度风险；本发明能够识别早期膝关节炎病变特征，提高分级预测的准确性。

本发明授权基于大模型的膝骨关节炎动态分级预测与干预系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于大模型的膝骨关节炎动态分级预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取患者在标准屈伸运动过程中的膝关节MRI影像序列以及膝关节角度时间序列数据； 基于所述膝关节MRI影像序列通过预训练的关节腔分割模型处理得到各影像帧对应的关节液量量化值； 将所述膝关节角度时间序列数据对齐至影像帧采集时间点，生成同步关节角度序列； 根据所述关节液量量化值序列计算相邻时间点的液量变化率序列，并根据所述同步关节角度序列计算相邻时间点的角度变化量序列； 判断所述液量变化率序列的绝对值的平均值是否低于预设稳定阈值：是则输出膝关节炎低风险预测信号，否则计算所述液量变化率序列与角度变化量序列的相关系数； 判断所述相关系数的绝对值是否低于预设相关阈值：是则输出膝关节炎中度预测信号，否则进一步判断所述相关系数是否为正值，是则输出膝关节炎重度预测信号，否则判断所述液量变化率序列的幅度特征是否低于预设中度波动阈值，是则输出膝关节炎轻度预测信号；否则输出膝关节炎中度预测信号；其中，所述幅度特征为液量变化率序列中液量变化率绝对值的最大值。

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