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申请/专利权人：首都医科大学附属北京积水潭医院
摘要：本发明提供了一种基于医学影像的膝关节病变特征自动判读方法及系统，涉及智慧医疗检测技术领域，方法包括：获取待判读的医学影像；对所述医学影像进行滤波处理，得到滤波完成的图像；构建图像增强窗口，并利用所述图像增强窗口遍历所述滤波完成的图像进行去噪，得到去噪完成的图像；对去噪完成的图像进行直方图均衡化处理，得到增强完成的图像；基于深度学习技术，利用增强完成的图像进行特征分割，得到病变特征；所述病变特征包括：关节间隙、关节面下骨质增生硬化、骨赘形成情况、关节面下骨质囊变、关节畸形等。本发明通过图像处理和机器学习技术，实现了膝关节病变的自动化判读，提供了高效、准确的诊断工具。
主权项：1.一种基于医学影像的膝关节病变特征自动判读方法，其特征在于，包括：获取待判读的医学影像；对所述医学影像进行滤波处理，得到滤波完成的图像；构建图像增强窗口，并利用所述图像增强窗口遍历所述滤波完成的图像进行去噪，得到去噪完成的图像；对去噪完成的图像进行直方图均衡化处理，得到增强完成的图像；基于深度学习技术，利用增强完成的图像进行特征分割，得到病变特征；所述病变特征包括：关节间隙、关节面下骨质增生硬化、骨赘形成情况、关节面下骨质囊变、关节畸形。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 首都医科大学附属北京积水潭医院 一种基于医学影像的膝关节病变特征自动判读方法及系统
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