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公开（公告）号CN122950116A | 申请号CN202611248090.5 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院 |
分类号G16H50/20(2018.01), G16H50/30(2018.01), G16H50/70(2018.01), G06V10/26(2022.01), G06V10/82(2022.01) | 申请日2026-08-18 | 公开日2026-10-20 |
发布日期2026-10-20 | 文档 ID84597893373600007 | 源数据页码925 |
专利语言zh | ||
本发明涉及神经康复及医学人工智能领域，具体公开了一种神经损伤致肌肉纤维化的软量化评估方法及评估系统；该方法首先获取目标肌肉组织在可见光至近红外波段的连续光谱数据，基于胶原蛋白的特征吸收与散射特性计算像素级物理先验分数；随后将该先验分数作为物理约束，通过融合光谱约束损失的联合损失函数训练深度学习分割网络；进一步利用分段式软阈值映射函数对概率图进行连续加权积分，精准计算纤维化当量面积及占比，克服了传统硬分割对模糊边界隐性病变的低估缺陷；最后基于纤维化占比实现自动分级，并融合肌电特征完成神经源性痉挛与肌源性挛缩的病因鉴别。本发明将光学物理规律内化为算法约束，显著提升了量化精度与跨场景鲁棒性。
附图 1