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申请/专利权人：北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院);上海市浦东医院(复旦大学附属浦东医院)

摘要：本发明涉及医疗技术领域，具体涉及一种基于视觉状态空间模型的强直性脊柱炎评级方法，包括：基于轮廓检测算法和阈值截断去除骶髂关节部位的组织外噪音和干扰；基于监督对比学习损失函数、交叉熵损失函数完成对以VMamba为核心的VMamba‑AS模型训练；基于完成训练的VMamba‑AS模型对待检测CT影像进行AS疾病等级分类。本发明在REC、ACC、F1指标评分性能优于常用的分类模型，可以取得更好的评级效果和更高的准确率，大大改善了AS评级存在的客观性和可靠性较差，标准不统一，准确性差，容易造成漏诊和误诊的问题；同时较人工判断具有效率高、速度快的特点。

主权项：1.一种基于视觉状态空间模型的强直性脊柱炎评级方法，其特征在于，包括：S1、数据预处理：基于轮廓检测算法和阈值截断去除骶髂关节部位的组织外噪音和干扰；S2、模型训练：基于监督对比学习损失函数、交叉熵损失函数完成对以VMamba为核心的VMamba-AS模型训练；VMamba-AS模型包括：顺次连接的编码器模块、分类头；所述编码器模块的输入端与数据预处理模块的输出端连接，能够将CT图像数据处理生成特征图，分类头能够处理特征图数据得到对应的评分；所述编码器模块中的编码器为VMamba主干网络；所述VMamba主干网络包括Stem模块、VSS模块、下采样模块；监督对比学习损失函数Lsupcon满足： （1）； （2）；其中，N表示样本的数量，l•表示判断函数，τ为温度系数，si,j表示样本表征zi和样本表征zj之间的余弦相似度，k表示遍历的索引，si,k表示样本表征zi和样本表征zk之间的余弦相似度，i表示样本表征zi的索引，j表示样本表征zj的索引，yi表示i对应的样本标签值，yj表示j对应的样本标签值，表示yj对应的样本数量；交叉熵损失Lce满足： （3）； （4）；其中，N表示样本的数量，表示模型对xn的预测值，n表示xn的切片序号，yn表示模型xn对应的样本标签值；表示的是交叉熵损失计算函数；最终模型训练过程用到的损失函数Ltotal满足： （5）；S3、模型推理：基于完成训练的VMamba-AS模型对待检测CT影像进行AS疾病等级分类。

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权利要求：

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