[发明专利]多模态超声图像的RA活动度深度学习方法及装置有效
| 申请号： | 202211387968.5 | 申请日： | 2022-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN115439701B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 杨萌;王坤;王铭;何雪磊;赵辰阳;姜玉新;张睿;李雪兰 | 申请（专利权）人： | 中国医学科学院北京协和医院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06T7/246;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/084;A61B8/08;A61B8/00 |
| 代理公司： | 北京市中闻律师事务所 11388 | 代理人： | 冯梦洪 |
| 地址： | 100005 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 多模态超声图像的RA活动度深度学习方法与装置，能够对RA患者以静态图像或视频剪辑形式获得的GS和PD图像进行处理，从而更客观和可靠地对疾病活动进行分类。方法包括以：（1）静态模型建立；（2）动态模型建立；（3）采用均数±标准差SDs来描述定量参数，包括临床评分和实验室数据；采用受试者工作特征ROC曲线分析来说明DL评分模型的预测性能；采用Delong检验来比较ROC曲线；以超声医生的评价作为金标准，计算模型中每种二元分类的敏感性和特异性。 | ||
| 搜索关键词： | 多模态 超声 图像 ra 活动 深度 学习方法 装置 | ||
【主权项】：
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