[发明专利]一种基于机器学习的踝骨折及韧带损伤诊断方法有效
| 申请号： | 202011592286.9 | 申请日： | 2020-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN112598661B | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 孙昊;吴梦坤;孙振辉;段伦辉;谭英伦;崔睿 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06V10/44;G06V10/46;G06V10/50;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/762;G06K9/62;G16H30/20;G16H30/40;G06N20/10 |
| 代理公司： | 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 | 代理人： | 付长杰 |
| 地址： | 300130 天津市红桥区*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于机器学习的踝骨折及韧带损伤诊断方法，该方法确定计算机特征提取的区域，在每个区域中分别对所有X光影像骨折类型的分类进行标记，同时对该张X光影像标记对应病人的韧带损伤类型，即有损伤和无损伤；对X光影像进行预处理获取踝骨骼的前景图像；建立基于BoVW+SVM算法的踝骨折预测模型，通过Apriori算法寻找病例中骨损伤与韧带损伤之间的频繁项集，挖掘事务之间的关联规则，并将SVM分类得到的骨损伤结果作为前项输入，预测韧带损伤以及隐匿性骨损伤。通过该方法可以辅助外科医生对踝骨骼X光影像进行自动读片，节省诊治时间，提高踝损伤的诊治效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 踝骨 韧带 损伤 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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