本發明涉及脊柱畸形矯形，特別涉及一種基于人工智能的脊柱畸形矯形預測方法。

背景技術：

1、脊柱畸形，正常的脊柱有生理彎曲和矢狀位、冠狀位的平衡。如果超過正常的生理彎曲，造成冠狀位、矢狀位和橫段位異常的外形，就叫脊柱畸形。

2、常見的脊柱畸形包括青少年特發性脊柱側凸（ais）、成人脊柱畸形（asd）等。ais是青少年最常見的脊柱疾病，全球患病率為0.5%~5.2%。ais是一種復雜的脊柱三維畸形，病因尚不明確，嚴重的ais可以伴隨心肺功能的異常，側凸cobb角＞40°的患者需要矯形手術治療。隨著人口老齡化的發展，asd的患病率正在逐漸上升，與ais相比，asd的病理生理改變更復雜，臨床表現更多樣化，治療更困難。

3、傳統的脊柱畸形矯形的治療過程中往往需要通過dr影像對患者的矯形狀態進行觀察，不僅過程繁瑣還會使患者頻繁受到輻射，而隨著現代醫學的發展，基于預測模型優化脊柱畸形矯正治療方案的研究展示了ai和ml技術在提高手術成功率、減少并發癥和優化患者選擇方面的巨大潛力。這些技術不僅為臨床醫生提供了有力的決策支持工具，也為患者帶來了更精準和個性化的治療方案。

4、中國發明專利cn111341450b公開了一種基于人工智能的脊柱畸形矯形預測方法、裝置及終端，包括獲取訓練樣本集數據，所述訓練樣本集數據包括：術前術后對應胸彎和腰彎的cobb角信息、冠狀位偏移距、頂椎偏移距、手術置釘位置以及患者基礎信息，其中，以每一節脊柱的坐標，前后打釘位置，其他位置的坐標作為輸入，輸出術后的脊柱代替整條脊柱作為輸入序列預測術后序列，置釘位置包括：根據術前影像，通過人工標注不同節段置釘，不同位置置釘時給與對應術后的模擬圖像；通過所述訓練樣本集數據對預設多種預測模型分別進行訓練，獲得訓練結果；基于所述訓練結果，確定最佳預測模型；基于所述最佳預測模型對目標患者脊柱畸形矯形進行預測。該發明通過根據患者的脊柱畸形選擇合適的學習模型能夠提高模型的精準性，但是其并沒有對模型進行優化處理，存在一定的缺陷。

技術實現思路

1、本發明提供了一種基于人工智能的脊柱畸形矯形預測方法，通過構建支持向量機回歸模型，能夠對脊柱畸形患者的矯形結果進行預測，為患者提供更精準和個性化的治療方案。

2、為解決上述技術問題，本發明提供了如下技術方案：

3、本發明提供一種基于人工智能的脊柱畸形矯形預測方法，包括：

4、s1確立脊柱畸形矯形結果預測的影響因子；

5、s2將脊柱畸形患者的dr影像進行數字化分析；

6、s3構建用于脊柱畸形矯形結果的預測模型；

7、s4對脊柱畸形矯形結果預測模型的性能進行優化；

8、s5將預測模型的輸入參數進行特性化處理；

9、s6對模型預測的脊柱畸形矯形結果進行評估；

10、s7將脊柱畸形矯形預測的結果存儲至云端。

11、本發明提供的技術方案帶來的有益效果至少包括：

12、本發明確立脊柱畸形矯形結果預測的影響因子；將脊柱畸形患者的dr影像進行數字化分析；構建用于脊柱畸形矯形結果的預測模型；對脊柱畸形矯形結果預測模型的性能進行優化；將預測模型的輸入參數進行特性化處理；對模型預測的脊柱畸形矯形結果進行評估；將脊柱畸形矯形預測的結果存儲至云端。本發明方法通過構建支持向量機回歸模型能夠根據患者的脊柱畸形情況對矯形的結果進行預測，能夠為患者提供更精準和個性化的治療方案，通過設定約束條件和去除邊緣參數能夠提高模型預測的精準性，通過對模型的輸入參數進行特性化處理，能夠使輸入參數按照權重的大小進行劃分，使模型的預測結果更加符合患者的治療條件，通過對模型的預測結果進行評估和訓練能夠對后續患者的治療方案進行優化。

技術特征：

1.一種基于人工智能的脊柱畸形矯形預測方法，其特征在于，包括：

2.如權利要求1所述的基于人工智能的脊柱畸形矯形預測方法，其特征在于，所述s1確立脊柱畸形矯形結果預測的影響因子，其中：

3.如權利要求1所述的基于人工智能的脊柱畸形矯形預測方法，其特征在于，所述s2將脊柱畸形患者的dr影像進行數字化分析，其中：

4.如權利要求1所述的基于人工智能的脊柱畸形矯形預測方法，其特征在于，所述s3構建用于脊柱畸形矯形結果的預測模型，其中：

5.如權利要求1所述的基于人工智能的脊柱畸形矯形預測方法，其特征在于，所述s4對脊柱畸形矯形結果預測模型的性能進行優化，其中：

6.如權利要求1所述的基于人工智能的脊柱畸形矯形預測方法，其特征在于，所述s5將預測模型的輸入參數進行特性化處理，其中：

7.如權利要求1所述的基于人工智能的脊柱畸形矯形預測方法，其特征在于，所述s6對模型預測的脊柱畸形矯形結果進行評估，其中：

8.如權利要求1所述的基于人工智能的脊柱畸形矯形預測方法，其特征在于，所述s7將脊柱畸形矯形預測的結果存儲至云端，其中：

技術總結
本發明公開了一種基于人工智能的脊柱畸形矯形預測方法，屬于涉及脊柱畸形矯形技術領域，該方法包括：確立脊柱畸形矯形結果預測的影響因子；將脊柱畸形患者的DR影像進行數字化分析；構建用于脊柱畸形矯形結果的預測模型；對脊柱畸形矯形結果預測模型的性能進行優化；將預測模型的輸入參數進行特性化處理；對模型預測的脊柱畸形矯形結果進行評估；將脊柱畸形矯形預測的結果存儲至云端。本發明方法通過構建模型能夠對矯形的結果預測，通過設定約束條件和去除邊緣參數能夠提高模型預測的精準性，通過對模型的輸入參數進行處理，能夠使輸入參數按照權重進行劃分，依據模型的預測結果進行評估和訓練能夠對后續患者的治療方案進行優化。

技術研發人員：蔡璇,易曉青
受保護的技術使用者：西安交通大學醫學院第二附屬醫院
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28