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公开（公告）号CN122991565A | 申请号CN202410448731.6 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人中南大学湘雅二医院 |
分类号G16H50/30(2018.01), G16H50/70(2018.01), G16H10/60(2018.01), G06F18/213(2023.01), G06F18/23(2023.01) | 申请日2024-04-15 | 公开日2026-10-27 |
发布日期2026-10-27 | 文档 ID84635774164900005 | 源数据页码45 |
专利语言zh | ||
本发明提供一种基于智能骨松预测模型的骨松预测方法，涉及骨松预测技术领域。该方法包括获取检测标定样本数据，并进行初始预测特征信息的分析，形成初始骨松预测特征数据；提取标定为正常骨质的样本数据进行正常预测特征信息的分析，形成正常骨质预测特征数据；根据初始骨松预测特征数据和正常骨质预测特征数据，建立骨松预测模型；根据骨松预测模型，对含骨预测对象的待检测目标进行骨松预测分析，形成骨松预测指示结果信息；周期性更新检测标定样本数据，并对骨松预测模型进行优化更新。该方法通过对造成骨质疏松的关联因素的自动化特征信息提取和关联性分析，形成了更加系统高效的预测模型，大大提高了骨松预测的准确性。
附图 1