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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院申请的专利一种基于脊柱DR图像的骨折识别模型的构建方法及装置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：CN115330701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210901263.4，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于脊柱DR图像的骨折识别模型的构建方法及装置是由刘晨;李晓明;陈凤喜;温茹;谢艳玲设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脊柱DR图像的骨折识别模型的构建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及胸部DR医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于脊柱DR图像的骨折识别模型的构建方法，包括：获取原始数据集，原始数据集中包括骨折患者的脊柱DR影像和正常人体的脊柱DR影像；对原始数据集进行预处理；对预处理后的原始数据集进行重采样，获得待训练数据；根据待训练数据构建骨折识别模型。通过获取包括骨折患者的脊柱DR影像和正常人体的脊柱DR影像的原始数据集，对原始数据集进行预处理和重采样来获得待训练数据，根据待训练数据构建骨折识别模型，从而建立了针对DR影像的脊柱部分的骨折识别模型，提高了DR影像中脊柱部分的骨折诊断准确性。本发明还提供了一种基于脊柱DR图像的骨折识别模型的构建装置。

本发明授权一种基于脊柱DR图像的骨折识别模型的构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于脊柱DR图像的骨折识别模型的构建方法，其特征在于，包括： 获取原始数据集，所述原始数据集中包括骨折患者的脊柱DR影像和正常人体的脊柱DR影像； 对所述原始数据集进行预处理，包括： 采用导向滤波对所述原始数据集中的各脊柱DR影像进行降噪处理； 采用伽马变换对降噪后的各脊柱DR影像进行图像增强，获得各脊柱DR增强影像； 对预处理后的原始数据集进行重采样，获得待训练数据，包括：将各所述脊柱DR增强影像在X、Y维度上放大一倍，获得各脊柱DR放大影像；将各所述脊柱DR增强影像在X、Y维度上缩小一倍，获得各脊柱DR缩小影像；分别对各所述脊柱DR放大影像和各所述脊柱DR缩小影像进行采样；将各所述脊柱DR增强影像、采样的各脊柱DR放大影像和各脊柱DR缩小影像确定为待训练数据； 根据所述待训练数据构建骨折识别模型，包括：对YOLOv5网络进行改进，包括：将所述YOLOv5网络中Backbone模块的最后两层中的普通卷积改为膨胀卷积，且dilate=2；将所述YOLOv5网络中Neck模块的三个输出的CSP2_1中的普通卷积改为膨胀卷积，且dilate=2； 利用所述待训练数据对改进后的YOLOv5网络进行训练，获得骨折识别模型。

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