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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第四医学中心申请的专利基于深度学习的全髋关节术后偏心距的计算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：CN114648492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202210173026.0，技术领域涉及：G06F7/02；该发明授权基于深度学习的全髋关节术后偏心距的计算方法及系统是由柴伟;智信;孔祥朋;李睿;范哲奇;马明阳设计研发完成，并于2022-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的全髋关节术后偏心距的计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的全髋关节术后偏心距的计算方法及系统，涉及医学技术领域，能够实现对全髋关节置换手术的患者术后情况进行准确评估，方法包括：获取髋关节置换手术术后的患者的髋关节图像；基于深度学习的目标识别网络，识别所述髋关节图像中的关键点位置和目标区域；根据所述关键点位置和所述目标区域，确定所述患者的偏心距。所述系统执行所述方法。本发明基于髋关节置换手术术后的患者的髋关节图像，计算髋关节置换手术术后患者的偏心距，以实现对进行髋关节置换手术术后的患者的恢复情况的准确评估。

本发明授权基于深度学习的全髋关节术后偏心距的计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的全髋关节术后偏心距的计算方法，其特征在于，包括： 获取髋关节置换手术术后的患者的髋关节图像； 基于深度学习的目标识别网络，识别所述髋关节图像中的关键点位置和目标区域； 根据所述关键点位置和所述目标区域，确定所述患者的偏心距； 所述目标识别网络基于点识别神经网络以及分割神经网络训练得到；或者，基于包括堆叠沙漏网络结构、分割Segment-Head网络以及关键点Keypoint-Head网络的预设神经网络模型训练得到； 所述基于深度学习的目标识别网络，识别所述髋关节图像中的关键点位置和目标区域，包括： 将所述髋关节图像输入至目标识别网络，以识别所述髋关节图像中的坐骨区域双侧的第一泪滴点位、第二泪滴点位、耻骨联合点位、股骨假体球头区域、健侧股骨头区域、双侧骨皮质区域和坐骨区域； 将所述第一泪滴点位和所述第二泪滴点位确定为第一关键点位置，并将所述耻骨联合点位确定为第二关键点位置； 根据所述第一关键点位置以及所述第二关键点位置，确定所述关键点位置； 将所述股骨假体球头区域、所述健侧股骨头区域、所述双侧骨皮质区域和所述坐骨区域，确定为所述目标区域； 所述关键点位置是基于以下方式确定的： 利用所述堆叠沙漏网络结构提取所述髋关节图像的第一特征； 基于所述第一特征，通过Keypoint-Head和Segment-Head共享的特征提取层后，分别进行两次卷积操作提取第三特征，并通过1×1卷积操作，输出logits层； 基于所述Keypoint-Head，利用所述logits层生成热力图，提取所述热力图中最大概率值点作为关键点，得到所述关键点位置。

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中国人民解放军总医院第四医学中心，其通讯地址为：100037 北京市海淀区阜成路51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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