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龙图腾网获悉成都市第三人民医院申请的专利一种基于神经网络的半月板损伤预测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：CN120600323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511108790.X，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于神经网络的半月板损伤预测方法及系统是由李胜发;王婷;刘浩;王洋;赵文博;谬鑫设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的半月板损伤预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的半月板损伤预测方法及系统，所述方法包括获取膝MRI图像，基于卷积神经网络对所述膝MRI图像进行自动分割，基于分割后的图像提取多种影像特征，基于SNN网络模型构建半月板损伤预测模型并进行模型训练及验证。本发明实现了提高半月板损伤诊断准确性、诊断效率，实现了未来损伤风险预测，为临床医生提供有价值的预测信息，帮助制定预防和治疗方案，同时引入影像组学特征和负重结构特征热图和混合注意力机制增强了临床可解释性，实现全自动化诊断流程。

本发明授权一种基于神经网络的半月板损伤预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的半月板损伤预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取膝MRI图像，采用标准化的MRI扫描协议获取患者膝MRI图像； S2：图像自动分割，基于卷积神经网络对所述膝MRI图像进行自动分割，识别并分离出膝关节的负重结构； 所述步骤S2还包括： S21：基于二维和三维卷积神经网络对MRI进行自动分割； 具体包括初步分割和二次分割，所述初步分割通过二维卷积神经网络对MRI二维图像进行分割，所述二次分割基于三维卷积神经网络对局部区域进行精细分割，分割出膝承重组织； S22：基于统计形状模型对卷积神经网络生成的分割结果进行调整； S23：自动分割好的MRI图像进入ROI区域定义模块，引入混合注意力机制负重结构特征热图，根据可视化成像，基于Dice系数确定膝负重结构分割的准确度； S3：影像组学特征提取，基于分割后的图像提取多种影像特征，包括形状特征、纹理特征和图像强度特征； S4：构建损伤预测模型，基于轻量化浅层神经网络模型构建半月板损伤预测模型； S5：预测模型训练及验证：使用膝MRI图像数据集进行模型训练，并通过内部和外部数据集对模型进行验证和优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都市第三人民医院，其通讯地址为：610000 四川省成都市青羊区青龙街82号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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