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龍圖騰網恭喜重慶郵電大學;重慶市勱齊醫療科技有限責任公司申請的專利一種基于深度學習的頸椎骨齡分析方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119006411B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411092707.X，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于深度學習的頸椎骨齡分析方法是由趙悅;黃天浩;余澤云;汪雯笛;楊烽設計研發完成，并于2024-08-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的頸椎骨齡分析方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的頸椎骨齡分析方法，涉及頸椎骨齡預測技術領域，本方法以真實臨床頭影側位片數據構建數據集，集成多個圖像處理模型，使用關鍵點檢測模型進行骨節關鍵點檢測，通過分割結果與關鍵點檢測結果提取骨節特征，將特征輸入到二叉樹支持向量機中進行骨齡分期，該方法通過聯合實例分割模型與關鍵點檢測模型提取了更深層的骨節特征，提高了頸椎骨齡分期的準確性和穩定性，且該過程為全自動化，效率較高。

本發明授權一種基于深度學習的頸椎骨齡分析方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的頸椎骨齡分析方法，其特征在于，所述方法包括：S1：構建頸椎骨齡分析系統；S2：獲得待處理頭影側位片圖像，將待處理頭影側位片圖像輸入頸椎骨齡分析系統分析處理，獲得待處理頭影側位片圖像對應的頸椎骨齡分析結果；其中，頸椎骨齡分析系統包括：預處理單元、關注區域提取模型、骨節分割集成模型、關鍵點檢測集成模型、處理單元和頸椎骨齡分期模型；所述S1包括：S11：構建預處理單元，獲取頭影側位片圖像集，基于預處理單元對頭影側位片圖像集進行預處理；S12：利用頭影側位片圖像集對第一類神經網絡進行訓練，得到關注區域提取模型；所述關注區域提取模型用于從頭影側位片圖像中提取包含頸椎區域在內的感興趣區域圖像；S13：利用感興趣區域圖像分別對N個第二類神經網絡進行訓練，得到骨節分割集成模型，所述骨節分割集成模型用于從感興趣區域圖像中分割出包含邊緣信息的頸椎圖像，N為大于1的整數；S14：利用感興趣區域圖像分別對M個第三類神經網絡進行訓練，得到關鍵點檢測集成模型；所述關鍵點檢測集成模型用于從感興趣區域圖像中提取頸椎椎骨的測量標志點，M為大于1的整數；S15：基于處理單元根據包含邊緣信息的頸椎圖像，利用滑動窗口截取頸椎椎骨的下邊緣區域并計算頸椎椎骨的曲率向量，通過頸椎椎骨的曲率向量計算頸椎椎骨的曲率得分；S16：基于處理單元根據頸椎椎骨的測量標志點生成頸椎區域的測量特征，根據頸椎區域的測量特征和頸椎椎骨的曲率得分構成頸椎區域的綜合特征；S17：利用頸椎區域的綜合特征對二叉樹支持向量機進行訓練，得到頸椎骨齡分期模型，所述頸椎骨齡分期模型用于根據頸椎區域的綜合特征對頸椎進行分期；所述S15包括：S151：基于處理單元根據包含邊緣信息的頸椎圖像，利用滑動窗口按照預設的步長對頸椎椎骨的下邊緣進行截取得到R個椎骨下邊緣片段；S152：計算每個椎骨下邊緣片段的曲率向量，計算方式為： 其中，表示第k個椎骨下邊緣片段的曲率向量，w表示滑動窗口的大小，表示第k個椎骨下邊緣片段的中點到第k個椎骨下邊緣片段的第s個點的向量，s＝1…w，s為索引變量；S153：根據R個椎骨下邊緣片段的曲率向量計算頸椎椎骨的曲率得分，計算方式為： 其中，score表示頸椎椎骨的曲率得分；nk表示第k個椎骨下邊緣片段在中點的法向量；sign表示數學符號函數，max表示最大值函數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶郵電大學;重慶市勱齊醫療科技有限責任公司，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區崇文路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。