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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院申请的专利基于深度学习算法的中轴型脊柱关节炎骶髂关节MRI合成CT图像处理系统及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：CN120707609B 。

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：202510824723.1，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于深度学习算法的中轴型脊柱关节炎骶髂关节MRI合成CT图像处理系统及方法是由李坤鹏;朱剑;李涛;冀肖健;孙磊;宋一敏设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习算法的中轴型脊柱关节炎骶髂关节MRI合成CT图像处理系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习算法的中轴型脊柱关节炎骶髂关节MRI合成CT图像处理系统及方法，系统包括：数据获取单元，用于获取对目标用户骶髂关节进行磁共振成像得到的磁共振序列数据；深度学习模型单元，用于将所述磁共振序列数据输入至利用联邦学习训练的深度学习算法模型，得到骶髂关节的骨皮质特征和软组织特征；图像合成单元，用于基于所述骨皮质特征和所述软组织特征合成所述目标用户骶髂关节对应的合成CT图像，实现无辐射的高精度CT图像获取，既能够满足对骶髂关节中轴型脊柱关节的诊断需求，又能够降低辐射对目标用户的影响。

本发明授权基于深度学习算法的中轴型脊柱关节炎骶髂关节MRI合成CT图像处理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习算法的中轴型脊柱关节炎骶髂关节MRI合成CT图像处理系统，其特征在于，包括： 数据获取单元，用于获取对目标用户骶髂关节进行磁共振成像得到的磁共振序列数据； 深度学习模型单元，用于将所述磁共振序列数据输入至利用联邦学习训练的深度学习算法模型，得到骶髂关节的骨皮质特征和软组织特征； 图像合成单元，用于基于所述骨皮质特征和所述软组织特征合成所述目标用户骶髂关节对应的合成CT图像； 其中，所述图像合成单元，包括解剖学先验约束子单元， 所述解剖学先验约束子单元用于在所述深度学习算法模型训练阶段为所述深度学习算法模型提供解剖学损失函数，所述解剖学先验约束至少包括骨皮质连续性损失约束、关节间隙距离损失约束和骨侵蚀区域对抗损失约束； 骨皮质连续性损失约束采用如下公式： ， 其中，为骨皮质连续性损失约束函数，Dice为相似系数，用于计算骨皮质中真实CT与合成CT之间的重叠度，为训练中使用真实CT，为训练中的合成CT，为梯度差异损失的权重系数，为梯度算子，用于提取骨皮质的边缘梯度； 关节间隙距离损失约束采用如下公式： ， ， 其中，为关节间隙距离损失约束函数，为a、b两点之间的欧式距离，sup为上确界，inf为下确界，为真实CT的关节间隙分割，为合成CT的关节间隙分割； 骨侵蚀区域对抗损失约束采用如下公式： ， 其中，为骨侵蚀区域对抗损失约束函数，为局部判别器，用于针对骨侵蚀区域ROI进行真合成判别，为合成CT图像中骨侵蚀区域的局部图像块，为真实CT图像中骨侵蚀区域的局部图像块，ROI在训练过程中通过人工标定确定。

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