交叉韧带止点标记及其模型训练的方法和关节镜系统

专利主权项内容

1.一种交叉韧带止点模型训练方法，其特征在于，所述方法包括，对从关节镜采集的视频图像中提取的含有交叉韧带止点的视频帧图像进行预处理；对预处理后的视频帧图像进行特征工程，确定特征向量；所述特征工程包括特征提取和特征选择；在所述特征提取步骤中提取的特征个数至少15种，在所述特征选择的步骤中采用Fisher判别准则对提取的特征进行选择，根据Fisher值的大小至少从中选出前三分之一的特征；所述特征向量为高维向量；构成所述特征向量中的维度至少包括一个纹理特征、一个灰度特征和一个几何特征；根据特征向量对经过预处理的视频帧图像进行归一化处理，构建数据集；利用构建的数据集分别对不同的图像识别模型进行独立训练，获得不同的交叉韧带止点识别模型；不同的所述图像识别模型包括支持向量机和以下中的至少一者：RBF神经网络、BP神经网络；对获得的不同的交叉韧带止点识别模型进行融合，将融合模型确定为所述交叉韧带止点模型。