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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利一种脊柱侧弯角测量模型训练方法和脊柱侧弯角测量方法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：CN118229616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202410044116.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种脊柱侧弯角测量模型训练方法和脊柱侧弯角测量方法是由王建坤;邱峥轩;杨洁设计研发完成，并于2024-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脊柱侧弯角测量模型训练方法和脊柱侧弯角测量方法在说明书摘要公布了：本发明涉及脊柱侧弯角测量技术领域，具体是涉及一种脊柱侧弯角测量模型训练方法和脊柱侧弯角测量方法。本发明首先训练图像分割网络，以得到脊柱形态分割网络，本发明的脊柱形态分割网络能够预测脊柱区域、脊柱中心线和脊柱边界线，之后将脊柱的区域、中心线和边界线这三个形态输入到角回归网络，以得到脊柱侧弯角回归网络。综上所述，本发明采用上述三种类型的脊柱形态信息，能够帮助脊柱侧弯角回归网络更好的学习脊柱在图像中的位置，从而精确输出脊柱侧弯角，也就是本发明能够降低脊柱侧弯角的计算误差。

本发明授权一种脊柱侧弯角测量模型训练方法和脊柱侧弯角测量方法在权利要求书中公布了：1.一种脊柱侧弯角测量模型训练方法，其特征在于，所述脊柱侧弯角测量模型包括级联的脊柱形态分割网络和脊柱侧弯角回归网络，所述脊柱形态分割网络和所述脊柱侧弯角回归网络的训练方式，包括： 使用样本脊柱图像训练具有三个输出层的图像分割网络，得到所述脊柱形态分割网络，包括： 将所述样本脊柱图像输入至具有三个输出层的所述图像分割网络，得到所述图像分割网络的三个输出层针对脊柱分别输出的训练预测区域、训练预测中心线和训练预测边界线； 确定所述训练预测区域所对应的区域骰子损失函数和区域边缘损失函数，并依据所述区域骰子损失函数和所述区域边缘损失函数，确定所述训练预测区域所对应的区域联合分割损失函数； 确定所述训练预测中心线所对应的中心线骰子损失函数和中心线边缘损失函数，并依据所述中心线骰子损失函数和所述中心线边缘损失函数，确定所述训练预测中心线所对应的中心线联合分割损失函数； 确定所述训练预测边界线所对应的边界线骰子损失函数和边界线边缘损失函数，并依据所述边界线骰子损失函数和所述边界线边缘损失函数，确定所述训练预测边界线所对应的边界线联合分割损失函数； 依据所述区域联合分割损失函数、所述中心线联合分割损失函数、所述边界线联合分割损失函数，更新所述图像分割网络的参数，以得到所述脊柱形态分割网络； 将所述样本脊柱图像输入至参数固定的所述脊柱形态分割网络，得到所述脊柱形态分割网络的三个输出层针对脊柱分别输出的预测区域、预测中心线和预测边界线，并将所述预测区域、所述预测中心线和所述预测边界线以及所述样本脊柱图像输入至角回归网络，得到脊柱侧弯预测角，包括：将所述预测区域、所述预测中心线和所述预测边界线以及所述样本脊柱图像进行通道拼接，得到通道拼接图像； 将所述通道拼接图像输入至所述角回归网络，得到所述脊柱侧弯预测角中的近胸椎预测角、主胸椎预测角和胸腰椎预测角； 确定所述脊柱侧弯预测角所对应的角度损失函数，并依据所述角度损失函数更新所述角回归网络的参数，以得到所述脊柱侧弯角回归网络，所述脊柱侧弯样本角为所述样本脊柱图像上的脊柱侧弯角。

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