摘要
本发明涉及医学影像技术领域，公开了一种基于人工智能的颞颌关节紊乱的预测方法，包括：获取患者的MRI图像；依据患者图像的平均空间分辨率，进行数据重采样；对患者数据三维图像进行逐层裁剪，以获得裁剪后的患者三维图像数据；将裁剪后的患者三维图像数据引入人工智能算法；并针对裁剪后的患者三维图像数据进行分组验证，进而建立颞颌关节紊乱分类预测模型进行预测。本申请提出MRI影像学检查对诊断颞颌关节紊乱具有显著优势，收集数据构建MRI影像组学诊断模型，结合患者临床因素，将颞颌关节紊乱患者的临床因素与影像组学评分计算式（Radiomics score，Rad‑score）联列，建立颞颌关节紊乱病例的影像组学‑临床联合预测模型，为颞颌关节紊乱精准诊断提供有力工具。
