一种基于人工智能的膝骨关节炎严重程度评估方法

本发明公开了一种基于人工智能的膝骨关节炎严重程度评估方法，根据膝关节解剖结构，获得膝关节X‑ray影像上外侧关节间隙、内侧关节间隙、整体关节间隙以及骨赘4个区域，并将这些区域作为感兴趣区；采用图像分割算法自动分割上述4个区域；提取外侧膝关节间隙、内侧膝关节间隙、整体关节间隙、膝关节骨赘影像、内外侧膝关节间隙的特征；基于临床数据，获取临床特征；基于提取出的外侧关节间隙、内侧关节间隙、整体关节间隙、内外侧膝关节间隙和骨赘的影像特征以及临床特征，采用数据扩增算法进行样本上采样，并采用T检验等分析方法进行特征选择；基于选择后的特征，采用机器学习的分析方法，构建自动膝骨关节炎KL分级模型。