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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种脊柱关键点检测和Cobb角计算方法、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：CN116309495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310298881.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种脊柱关键点检测和Cobb角计算方法、系统是由于耀;季越;周余设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脊柱关键点检测和Cobb角计算方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种脊柱关键点检测和Cobb角计算方法、系统，涉及图像处理技术领域，通过构建包括依次连接的热图预测模块、热图加权模块和坐标转换模块的训练好的关键点检测模型，在获取待检测脊柱的x光片之后，便可直接将x光片输入至训练好的关键点检测模型，即可自动得到待检测脊柱的关键点坐标，从而可自动检测脊柱关键点，后续可进一步依据自动检测得到的脊柱关键点坐标来自动计算Cobb角，从而实现Cobb角的自动计算，相较于人工测量方式，大大提高了计算精度。

本发明授权一种脊柱关键点检测和Cobb角计算方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种脊柱关键点检测方法，其特征在于，所述检测方法包括： 获取待检测脊柱的x光片； 将所述x光片输入至训练好的关键点检测模型，得到所述待检测脊柱的关键点坐标；所述关键点坐标包括所述待检测脊柱中每一椎体的中心点坐标和角点坐标； 其中，所述训练好的关键点检测模型包括依次连接的热图预测模块、热图加权模块和坐标转换模块； 所述热图预测模块用于以所述x光片为输入，预测得到所述待检测脊柱中每一椎体的椎体中心点初始热图和椎体角点热图；所述椎体中心点初始热图包括所述椎体中心点初始热图中每一像素点为椎体中心点的概率值；所述椎体角点热图包括所述椎体角点热图中每一像素点为椎体角点的概率值； 所述热图加权模块用于对于每一待预测椎体，利用目标椎体的椎体中心点初始热图预测所述待预测椎体的椎体中心点预测热图，并对所述待预测椎体的椎体中心点初始热图和所有所述椎体中心点预测热图进行加权求和，得到所述待预测椎体的椎体中心点最终热图；所述待预测椎体为所述待检测脊柱中的任一椎体，所述目标椎体为所述待检测脊柱中除所述待预测椎体之外的其他椎体； 所述坐标转换模块用于对每一椎体的椎体中心点最终热图和椎体角点热图进行坐标转换，得到所述待检测脊柱的关键点坐标； 所述利用目标椎体的椎体中心点初始热图预测所述待预测椎体的椎体中心点预测热图具体包括： 根据预设的偏移角度最大值和预设的间距最大值确定卷积核大小；偏移角度为所述待预测椎体的中心点与所述目标椎体的中心点的连线与图像坐标系中U轴之间的夹角；间距为所述待预测椎体的中心点与所述目标椎体的中心点之间的距离； 对于所述目标椎体的每一目标像素点，根据预设的间距占比均值和预设的间距占比方差确定所述目标像素点的间距占比概率分布公式，根据预设的偏移角度均值和预设的偏移角度方差确定所述目标像素点的偏移角度概率分布公式，根据所述间距占比概率分布公式和所述偏移角度概率分布公式确定所述目标像素点的卷积核模板；间距占比为所述待预测椎体的中心点与所述目标椎体的中心点之间的距离占总距离的比例；所述总距离为所述待检测脊柱中所有相邻椎体的间距的和； 利用所述卷积核大小和每一所述目标像素点的卷积核模板对所述目标椎体的椎体中心点初始热图进行卷积，得到所述待预测椎体的椎体中心点预测热图； 所述卷积核大小为w*h，w为卷积核的宽度，h为卷积核的长度；w＝h＝2*maxdmaxk1,k2*cos|θmaxk1,k2-90°|,dmaxk1,k2*sin|θmaxk1,k2-90°|；其中，k1为目标椎体；k2为待预测椎体；dmaxk1,k2为预设的间距最大值；|θmaxk1,k2-90°|为预设的偏移角度最大值。

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