一种基于MRI的甲状腺眼病活动性评估方法及系统

本发明公开了一种基于MRI的甲状腺眼病活动性评估方法及系统，旨在解决现有临床活动评分难以评估深层状态和主观性强的问题。该方法包括：采集并预处理磁共振影像并生成标准化三维影像；通过深度学习网络自动分割眼眶结构；提取多参数影像特征；利用机器学习分类器计算疾病活动性概率评分；将概率评分映射为活动性分级结果并生成评估报告。该系统包括：影像数据采集与预处理、眼眶结构自动化分割、多参数影像特征提取、活动性评估模型构建与推理以及临床报告生成模块。本申请通过采用上述技术方案，能够显著提升影像评估效率与可重复性，减少主观偏差，精准量化区分活动期炎性水肿与非活动期纤维化，提升评估特异性，为个体化治疗提供支持。