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龙图腾网获悉四川大学华西医院申请的专利基于CT图像的膝关节炎损伤预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119444884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411374839.1，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于CT图像的膝关节炎损伤预测方法是由唐静;李真林;梁泽军;张艺腾;张雨;张濛;何建容;陈紫琪;王海容;陈榆舒设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CT图像的膝关节炎损伤预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像模式识别领域，提供了一种基于CT图像的膝关节炎损伤预测方法，包括：步骤一，获取一组健康对照和一组膝关节不同程度受损被试的CT影像；步骤二，对X射线图像进行预处理，裁剪出膝关节区域并利用LAB色彩模型将灰度图像转换至L、a、b三个通道；步骤三，将L通道的图像采用自适应直方图均衡化进行图像增强；步骤四，整合增强后的L、a、b三个通道；步骤五，对增强后的图像进行去噪；步骤六，将健康对照的图像标记为0，将膝关节炎患者的图像根据严重程度标记为1,2,3,4；步骤七，利用判别自编码器进行特征提取；该方法能减少人工误差，是临床医生判断膝关节炎的有效补充，有望在专业医疗人员缺乏的地区实现膝关节炎精准预判。

本发明授权基于CT图像的膝关节炎损伤预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CT图像的膝关节炎损伤预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一，获取一组健康对照和一组膝关节不同程度受损被试的CT影像； 步骤二，对CT图像进行预处理，裁剪出膝关节区域并利用LAB色彩模型将灰度图像转换至L、a、b三个通道； 步骤三，将L通道的图像采用自适应直方图均衡化进行图像增强；步骤四，整合增强后的L、a、b三个通道； 步骤五，对增强后的图像进行去噪；去噪算法如下： 假设去原始含有噪声的图像为，去噪后的图像为，中像素点的灰度值获得方式为， ; 其中，表示像素点x和y之间的相似程度，它反映了x和y为中心的矩形邻域间的距离， ; 其中，表示归一化系数，h表示高斯平滑参数； 步骤六，将健康对照的图像标记为0，将膝关节炎患者的图像根据严重程度标记为1、2、3、4； 步骤七，利用判别自编码器进行特征提取；当利用判别自编码模型学习到每个类别对应的参数后，在每个类别的自编码模型后接入逻辑回归模型，判别输入的隐变量是否为当前类型； 输入的图像采样为224×224，并将列拼接为一个列向量；样本集为,输出标签为；判别自编码模型的损失函数由三部分组成， ; 且自编码模型中的隐含变量为，N为样本数目，I为类别数目，为自编码器中的模型超参数； ; 表示不同类别的判别编码器期望类别之间的距离最大，为自编码模型学到潜在特征在低维空间内的均值，为方差，为类别内训练样本的数目； ; 表示L2正则化参数，K是自编码其中隐藏层的数目； 判别自编码模型如下： ; 其中，为隐变量的线性变换，为Sigmod函数输出值；在判别自编码模型中，将输出；取最大的所属类别作为最终输出，并转换为标签0、1、2、3、4。

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