【技術實現步驟摘要】
本申請涉及智能醫療領域，具體涉及一種基于骨小梁預測股骨近端骨折的方法、設備、程序產品及計算機可讀存儲介質。
技術介紹
1、骨質疏松癥是一種常見的骨骼疾病，特征是骨密度降低和骨微結構破壞，導致骨骼變得脆弱且易碎。這種病癥增加了骨折的風險，特別是對于股骨(大腿骨)這樣的長骨。股骨頸骨折是骨質疏松癥患者中常見的并發癥，尤其是老年患者，由于骨質量下降，即使輕微的跌倒也可能導致股骨骨折。骨折后，患者可能會面臨長期的康復期，甚至可能需要手術干預，嚴重影響生活質量。在早期診斷中盡管有骨密度測量等工具，但許多患者在骨折發生前仍未被診斷為骨質疏松。骨質疏松癥表現為骨小梁丟失而不是皮質骨丟失，這被認為是骨折易感性的關鍵，然而評估骨小梁的詳細結構和排列方式仍存在挑戰，特別是早期診斷和微小變化的檢測。此外，針對個體的骨質疏松治療方案尚不完善，需要更深入理解骨小梁結構變化如何影響藥物療效。對骨小梁結構改變的早期預警和預防策略仍有待開發，以減少骨折風險。
技術實現思路
1、針對上述問題，本專利技術對骨折患者股骨近端小梁的變化規律進行探究，提出一種基于骨小梁預測股骨你骨折的方法，具體內容包括：
2、s1：獲取待測者髖部影像；
3、s2：基于所述髖部影像量化得到抗壓力骨小梁和抗張力骨小梁的數量；
4、s3：當抗壓力骨小梁的數量大于預設抗壓力閾值、抗張力骨小梁的數量小于預設抗張力閾值時，判定待測者存在股骨近端骨折風險。
5、進一步，所述抗壓力骨小梁包括主要抗壓力骨小梁
6、可選地，所述主要抗張力骨小梁包括主要抗張力內側骨小梁、主要抗張力外側骨小梁。
7、所述抗壓力骨小梁還包括次要抗壓力骨小梁；當次要抗壓力骨小梁小于預設次要抗壓力閾值時，判定待測者存在股骨近端骨折風險；
8、可選地，當次要抗壓力骨小梁的平均值小于預設次要平均抗壓力閾值時，判定待測者存在股骨近端骨折風險；
9、可選地，所述量化還包括大粗隆處骨小梁；當大粗隆處骨小梁小于預設粗隆閾值時，判定待測者存在股骨近端骨折風險；
10、可選地，當大粗隆處骨小梁的平均值小于預設粗隆平均閾值時，判定待測者存在股骨近端骨折風險。
11、所述s2替換為s21：基于所述髖部影像進行骨小梁重疊區定位得到骨小梁重疊區的位置，所述骨小梁重疊區為主要抗壓力骨小梁與主要抗張力骨小梁的重疊區；s3替換為s31：計算骨小梁重疊區的面積，當骨小梁重疊區的面積大于預設重疊閾值時，判定待測者存在股骨近端骨折風險；
12、可選地，當骨小梁重疊區的平均值大于預設重疊平均閾值時，判定待測者存在股骨近端骨折風險。
13、所述s31替換為s32：計算主要抗壓力骨小梁與主要抗張力骨小梁的占比，當主要抗壓力骨小梁在重疊區的占比大于主要抗張力在重疊區的占比時，判定待測者存在股骨近端骨折風險。
14、所述方法還包括年齡判斷，當待測者為41-50年齡段，判定待測者存在股骨近端骨折風險。
15、所述方法還包括性別判斷，當待測者為男性且年齡段為31-40年齡段時，判斷待測者存在股骨近端骨折風險；
16、可選地，當待測者為女性且年齡段為51-60年齡段時，判斷待測者存在股骨近端骨折風險。
17、本專利技術的目的在于提供一種計算機程序產品，其包括計算機程序或指令，所述計算機程序或指令被處理器執行實現上述的基于骨小梁預測股骨近端骨折的方法。
18、本專利技術的目的在于提供一種計算機設備，其包括存儲器、處理器和存儲在存儲器上的計算機程序或指令，所述計算機程序或指令被處理器執行實現上述的基于骨小梁預測股骨近端骨折的方法。
19、本專利技術的目的在于提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序或指令，所述計算機程序或指令被處理器執行實現上述的基于骨小梁預測股骨近端骨折的方法。
20、本專利技術的優勢：
21、1.通過骨小梁的數量進行股骨近端骨折的預測，其中包括主要抗壓力骨小梁、主要抗張力骨小梁、次要抗壓力骨小梁、主要抗壓力骨小梁與主要抗張力骨小梁的重疊區域，通過骨小梁的密度變化預測待測者的骨折風險，有助于待測者提前預防骨折，輔助醫師進行預防治療，降低骨折風險。
22、2.通過抗壓力骨小梁和抗張力骨小梁在重疊區的占比進行股骨近端骨折的風險預測，提高股骨近端骨折的檢測率，降低待測者的骨折風險，提高骨折預防意識。
23、3.對不同年齡段以及性別進行研究，在41-50年齡段的待測者、男性且年齡段為31-40年齡段的待測者、女性且年齡段為51-60年齡段的待測者進行股骨近端骨折風險提示及預測，降低人群中因骨質疏松發生股骨近端骨折的幾率。
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1.一種基于骨小梁預測股骨近端骨折的方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于骨小梁預測股骨近端骨折的方法，其特征在于，所述抗壓力骨小梁包括主要抗壓力骨小梁，所述抗張力骨小梁包括主要抗張力骨小梁；當所述主要抗壓力骨小梁大于預設主要抗壓力閾值，所述主要抗張力骨小梁小于預設主要抗張力閾值時，判定待測者存在股骨近端骨折風險；
3.根據權利要求1所述的基于骨小梁預測股骨近端骨折的方法，其特征在于，所述抗壓力骨小梁還包括次要抗壓力骨小梁；當次要抗壓力骨小梁小于預設次要抗壓力閾值時，判定待測者存在股骨近端骨折風險；
4.根據權利要求1所述的基于骨小梁預測股骨近端骨折的方法，其特征在于，所述S2替換為S21：基于所述髖部影像進行骨小梁重疊區定位得到骨小梁重疊區的位置，所述骨小梁重疊區為主要抗壓力骨小梁與主要抗張力骨小梁的重疊區；S3替換為S31：計算骨小梁重疊區的面積，當骨小梁重疊區的面積大于預設重疊閾值時，判定待測者存在股骨近端骨折風險；
5.根據權利要求1所述的基于骨小梁預測股骨近端骨折的方法，其特征在于，所述S31替換為S32：
6.根據權利要求1所述的基于骨小梁預測股骨近端骨折的方法，其特征在于，所述方法還包括年齡判斷，當待測者為41-50年齡段，判定待測者存在股骨近端骨折風險。
7.根據權利要求1所述的基于骨小梁預測股骨近端骨折的方法，其特征在于，所述方法還包括性別判斷，當待測者為男性且年齡段為31-40年齡段時，判斷待測者存在股骨近端骨折風險；
8.一種計算機程序產品，其包括計算機程序或指令，其特征在于，所述計算機程序或指令被處理器執行實現權利要求1-7任意一項所述的基于骨小梁預測股骨近端骨折的方法。
9.一種計算機設備，其包括存儲器、處理器和存儲在存儲器上的計算機程序或指令，其特征在于，所述計算機程序或指令被處理器執行實現權利要求1-7任意一項所述的基于骨小梁預測股骨近端骨折的方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序或指令，其特征在于，所述計算機程序或指令被處理器執行實現權利要求1-7任意一項所述的基于骨小梁預測股骨近端骨折的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于骨小梁預測股骨近端骨折的方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于骨小梁預測股骨近端骨折的方法，其特征在于，所述抗壓力骨小梁包括主要抗壓力骨小梁，所述抗張力骨小梁包括主要抗張力骨小梁；當所述主要抗壓力骨小梁大于預設主要抗壓力閾值，所述主要抗張力骨小梁小于預設主要抗張力閾值時，判定待測者存在股骨近端骨折風險；
3.根據權利要求1所述的基于骨小梁預測股骨近端骨折的方法，其特征在于，所述抗壓力骨小梁還包括次要抗壓力骨小梁；當次要抗壓力骨小梁小于預設次要抗壓力閾值時，判定待測者存在股骨近端骨折風險；
4.根據權利要求1所述的基于骨小梁預測股骨近端骨折的方法，其特征在于，所述s2替換為s21：基于所述髖部影像進行骨小梁重疊區定位得到骨小梁重疊區的位置，所述骨小梁重疊區為主要抗壓力骨小梁與主要抗張力骨小梁的重疊區；s3替換為s31：計算骨小梁重疊區的面積，當骨小梁重疊區的面積大于預設重疊閾值時，判定待測者存在股骨近端骨折風險；
5.根據權利要求1所述的基于骨小梁預測股骨近端骨折的方法，其特征在于，所述s31替換為s32：計算主要抗壓力骨小梁與主要抗...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張平，陳碩，馬雪峰，孟乾，德杰，蔣建穩，劉小鵬，
申請(專利權)人：北京老年醫院，
類型：發明
國別省市：
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