【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别涉及一种半月板损伤的分析方法及相关设备。
技术介绍
1、骨关节炎(osteoarthritis，oa)作为一种常见慢性、进行性、高致残性关节退行性疾病。膝关节软骨损伤诊断为临床提供重要的参考意义。mri作为一种多参数影像学检查方法，可在膝关节软骨发生病理形态学改变之前及时发现其基质成分变化，从而对膝关节的软骨损伤程度进行早期诊断。随着计算机软件的不断开发研究，以及各种高信噪比、高分辨率磁共振序列的使用，越来越多的图像算法应用到膝关节的软骨自动检测中，逐渐形成了一种基于mri的非侵入、无辐射的膝关节软骨损伤自动检测的方法。在oa疾病病程监测和疗效评估中具有重要的临床价值。
2、近年来，膝关节半月板损伤的计算机辅助诊断系统不断被提出并优化。早期提出的膝盖半月板损伤自动检测方法大多基于传统的机器学习方法。如saygilia、albayrak s等人在2017年和2018年运用膝关节mri影像对半月板损伤进行检测和分类，分别采用了模糊c均值法和梯度方向直方图法。虽然这些方法可以有效地自动检测半月板损伤，但...
【技术保护点】
1.一种半月板损伤的分析方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于Uniformer的半月板检测模型对所述冠状位序列影像和所述矢状位序列影像进行处理，生成膝关节对应的半月板的检测结果，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于transformer的分类模型对所述半月板的检测结果进行分类处理，生成分类结果，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述训练样本集进行预处理，生成带有目标特征数据的训练样本集，
...
【技术特征摘要】
1.一种半月板损伤的分析方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于uniformer的半月板检测模型对所述冠状位序列影像和所述矢状位序列影像进行处理，生成膝关节对应的半月板的检测结果，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于transformer的分类模型对所述半月板的检测结果进行分类处理，生成分类结果，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述训练样本集进行预处理...
【专利技术属性】
技术研发人员：余家阔，王鼎予，袁慧书，朗宁，吕晨翀，丁佳，孙安澜，马浩文，柳尚桂，
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，
类型：发明
国别省市：
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