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龙图腾网获悉广州大学申请的专利基于多模态图像的脊柱检测方法、装置、设备及存储介质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：CN119919345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411752951.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多模态图像的脊柱检测方法、装置、设备及存储介质是由庞彦;黄家辉;王建华;张茜;张铭都;刘国强设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态图像的脊柱检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于多模态图像的脊柱检测方法、装置、设备及存储介质，通过多模态模型获取可见光图像特征和X射线图像脊柱关键点特征；计算两者的相似性度量矩阵，用于确定每个X射线图像脊柱关键点在可见光图像上的相似像素点，并输出确定可见光图像上的所有脊柱关键点预测坐标，基于脊柱关键点预测坐标及其对应的脊柱关键点真实坐标，确定损失函数，用于对脊柱关键点预测坐标进行反向迭代，得到优化多模态模型；将任意已标注X射线图像和待预测可见光图像输入到优化多模态模型中，输出并基于待预测可见光图像的脊柱关键点，计算Cobb角；与现有技术相比，本申请基于可见光图像确定脊柱关键点，能降低辐射暴露的风险，提高脊柱检测的效率。

本发明授权基于多模态图像的脊柱检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态图像的脊柱检测方法，其特征在于，包括： 基于预构建的多模态模型，获取可见光图像中的可见光图像特征，以及X射线图像的X射线图像特征，基于所述X射线图像的掩码脊柱关键点特征对所述X射线图像特征进行内积处理，得到X射线图像脊柱关键点特征； 计算所述可见光图像特征和所述X射线图像脊柱关键点特征的相似性度量矩阵，并基于所述相似性度量矩阵，确定所述X射线图像脊柱关键点特征中每个X射线图像脊柱关键点在所述可见光图像上的相似像素点，基于所述相似像素点，确定并基于所述多模态模型输出所述可见光图像上的所有脊柱关键点预测坐标； 基于所述所有脊柱关键点预测坐标，以及所述所有脊柱关键点预测坐标各自对应的脊柱关键点真实坐标，确定损失函数，并基于所述损失函数对所述多模态模型进行反向迭代训练，得到优化多模态模型； 将任意已标注X射线图像和待预测可见光图像输入到所述优化多模态模型中，以使所述优化多模态模型输出所述待预测可见光图像的脊柱关键点，并基于所述脊柱关键点，计算Cobb角。

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