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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于融合生长点优化算法与Unet网络影像处理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120125583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510607932.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于融合生长点优化算法与Unet网络影像处理方法及系统是由姜侠;周正松;李佳圆;张韬;姚于勤;雷博文;钟扬丹;邹雁秋设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于融合生长点优化算法与Unet网络影像处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉与深度学习算法优化技术领域，具体为基于融合生长点优化算法与Unet网络影像处理方法及系统，包括以下步骤：收集腰椎CT影像，提取影像中每个像素的灰度值和HU值，标记腰椎骨区域获取腰椎骨区域密度信息，分析腰椎骨梯度并分割初始区域，从中获取基础区域信息点并进行分类，生成腰椎骨初步结构特征。本发明，通过收集腰椎CT影像并提取像素的灰度值与HU值，获得腰椎骨区域的密度信息并进行初步分割，能够精确分析该区域的梯度变化，提供了影像初步区域的可靠基础。这一过程中，通过动态调整影像旋转角度与分析边界法线角度差异，成功校正了腰椎骨形态的偏差，从而确保了后续处理过程中形态的一致性。

本发明授权基于融合生长点优化算法与Unet网络影像处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于融合生长点优化算法与Unet网络影像处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：收集腰椎CT影像，提取影像中每个像素的灰度值和HU值，标记腰椎骨区域获取腰椎骨区域密度信息，分析腰椎骨梯度并分割初始区域，从中获取基础区域信息点并进行分类，生成腰椎骨初步结构特征； S2：从所述腰椎骨初步结构特征中提取影像中的中轴线和边界法线，获取中轴线和边界法线的角度差异并动态调整影像的旋转角度，校正腰椎骨形态偏差，生成角度校正后的腰椎骨区域； S3：将所述角度校正后的腰椎骨区域通过微分几何优化算法分析曲面特性，根据曲面特性计算局部曲率变化，识别腰椎骨表面的曲面特征，将曲面特征映射到Unet网络并提取曲面边界信息，对曲面边界的平滑度和连通性优化，生成曲面特征优化结果； S4：根据所述曲面特征优化结果识别每个像素点的梯度变化，并标记腰椎骨区域关键点，聚类关键点区分腰椎骨区域与腰椎骨区域以外的其他组织区域，确定腰椎骨区域的边界并分割，生成腰椎骨区域分割边界图； S5：根据所述腰椎骨区域分割边界图增强腰椎骨边缘，结合融合生长点优化算法，分析基础区域信息点的分布情况，参照基础区域信息点调整分割区域，基于调整后的分割区域填补边界空缺和同类的腰椎骨特征，对边界进行迭代修正和光滑处理，生成优化后的腰椎骨分割图； 从所述腰椎骨初步结构特征中提取影像中的中轴线和边界法线，获取中轴线和边界法线的角度差异并动态调整影像的旋转角度，校正腰椎骨形态偏差，生成角度校正后的腰椎骨区域的具体步骤如下： S201：从所述腰椎骨初步结构特征中提取腰椎骨区域的中轴线和边界法线，对腰椎骨的轮廓进行定位，分析中轴线和边界法线的方向和位置差异，生成中轴线和边界法线信息； 其中，中轴线为连接腰椎骨中每个关键区域的直线或曲线，边界法线为根据腰椎骨的边缘部分计算出与边界垂直的方向线； S202：从所述中轴线和边界法线信息获取中轴线与边界法线的角度差异值，参照每种角度的差异分析与腰椎骨区域的形态变化影响，生成角度差异结果； S203：根据所述角度差异结果动态调整腰椎骨影像的旋转角度，使用图像处理技术对影像进行旋转校正，调整原始拍摄角度的形态偏差，标记腰椎CT影像的非对称区域，生成角度校正后的腰椎骨区域。

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