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基于骨振信号和深度网络的膝关节退行性病变早期筛查方法

来源 :西北大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：fspdgx

【摘要】

：

膝关节退行性病变(knee osteoarthritis,KOA)是一种由关节软骨病变导致膝关节发生不可逆损伤的慢性疾病。若在KOA发病初期及时诊断并采取有效措施,则可有效延缓病程进展。由于在发病初期关节病变范围小、程度轻、患者症状不明显,传统检查手段(MRI,CT等)几乎无法得到显著的病理信息,这使得早期筛查变得十分困难。而髌骨关节摩擦音(又称为骨振信号,vibroarthrographic signal,VAG)有可能为实现早期筛查提供一种新的途径。基于此,文中以VAG信号为数据源,提出了一种基于卷积

【作者】

：

郑田田周海天宋江玲张瑞

【机构】

：

西北大学医学大数据研究中心,华南理工大学电子与信息学院

【出处】

：

西北大学学报:自然科学版

【发表日期】

：

2021年4期

【关键词】

：

膝关节退行性病变骨振信号早期筛查卷积神经网络

【基金项目】

：

国家自然科学基金面上项目(12071369),陕西省重点研发计划资助项目(2019ZDLSF02-09-02),国家自然科学基金青年项目(62006189)。

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膝关节退行性病变(knee osteoarthritis,KOA)是一种由关节软骨病变导致膝关节发生不可逆损伤的慢性疾病。若在KOA发病初期及时诊断并采取有效措施,则可有效延缓病程进展。由于在发病初期关节病变范围小、程度轻、患者症状不明显,传统检查手段(MRI,CT等)几乎无法得到显著的病理信息,这使得早期筛查变得十分困难。而髌骨关节摩擦音(又称为骨振信号,vibroarthrographic signal,VAG)有可能为实现早期筛查提供一种新的途径。基于此,文中以VAG信号为数据源,提出了一种基于卷积

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