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龙图腾网获悉陕西中医药大学附属医院申请的专利基于图像处理的隐匿性骨折辅助识别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：CN121258997B 。

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：202511815696.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像处理的隐匿性骨折辅助识别方法是由李江;张保刚设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像处理的隐匿性骨折辅助识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及患者骨骼X光图像识别的技术领域，具体涉及一种基于图像处理的隐匿性骨折辅助识别方法。在X光图像中定位骨骼区域及其连结的软组织区域。选取参考骨骼区域，通过分析其相似灰度像素分布及边缘位置评估骨折表现程度；针对软组织区域，根据其与周边组织灰度差异、内部两部分区域灰度差异及其与骨骼距离，计算软组织增强必要程度。综合骨骼所连软组织数量、各软组织增强必要程度及骨折表现程度，确定骨骼增强必要程度。据此筛选待增强区域进行图像增强，最终实现隐匿性骨折的精准识别。本发明能够检测出极其微小的骨小梁结构紊乱或密度变化，从而提高相关人员对患者的识别准确率。

本发明授权基于图像处理的隐匿性骨折辅助识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的隐匿性骨折辅助识别方法，其特征在于，所述方法包括：采集患者骨骼部位的x光图像；获取所述x光图像中的所有骨骼区域与每个骨骼区域所连结的软组织区域；任选一个骨骼区域作为参考区域；对所述参考区域进行阈值分割，获得参考区域中的所有边缘像素点；根据参考区域内相似灰度值的像素点的分布特征以及边缘像素点的位置分布，获得参考区域的骨折表现程度；任选一个软组织区域作为目标区域；对目标区域进行阈值分割，将所述目标区域分为两部分，分别作为第一部分与第二部分；根据目标区域与周围其他软组织区域之间的整体灰度差异，目标区域内第一部分和第二部分之间的整体灰度差异，以及目标区域内第一部分和第二部分分别与所连结的骨骼区域之间的距离，获得目标区域的软组织增强必要程度；根据参考区域所连结的软组织区域数量、每个软组织区域的软组织增强必要程度以及每个参考区域的骨折表现程度，获得参考区域的骨骼增强必要程度；根据每个骨骼区域的骨骼增强必要程度获取所有待增强区域；对所有待增强区域进行增强，获得增强后x光图像；根据所述增强后x光图像对隐匿性骨折进行识别；所述骨折表现程度的获取方法包括：在参考区域中任选一个像素点作为参考像素点，统计以参考像素点作为原点，所有预设方向上的参考像素点的相似像素点的数量；所述相似像素点为与参考像素点灰度值差异不超过预设数值的像素点；根据骨折表现程度计算公式获取所述骨折表现程度，所述骨折表现程度计算公式如下所示： ； 式中，表示参考区域的序号；表示参考像素点的序号；表示参考区域的骨折表现程度；表示参考区域内参考像素点为原点，每个预设方向上相似像素点的数量；表示参考区域内参考像素点为原点，每个预设方向上相似像素点的数量最大值；在相似像素点的数量最大值对应的预设方向上属于参考区域的像素点数量；表示参考区域内连续边缘像素点的数量；表示参考区域的所有边缘像素点的数量；表示激活函数；表示最大值函数； 所述软组织增强必要程度的获取方法包括： 根据软组织增强必要程度计算公式获取所述软组织增强必要程度，所述软组织增强必要程度计算公式如下所示： ； 式中，表示目标区域的序号；表示目标区域的软组织增强必要程度；表示与目标区域距离最近的第个软组织区域的灰度均值；表示目标区域的灰度均值；表示目标区域内第一部分的灰度均值；表示目标区域内第二部分的灰度均值；表示第一部分和第二部分中灰度均值最大的部分与所连结的骨骼区域之间的距离；表示绝对值函数；表示激活函数； 所述骨骼增强必要程度的获取方法包括： 将骨折表现程度小于预设第一阈值的骨骼区域作为待检测骨骼区域； 将每个待检测骨骼区域所连结的软组织区域中，软组织增强必要程度小于预设第二阈值的软组织区域作为待检测骨骼区域所连结的待检测软组织区域； 对待检测骨骼区域与所连结的待检测软组织区域进行分析，获得骨骼增强必要程度计算公式，如下所示： ； 式中，表示第个待检测骨骼区域的骨骼增强必要程度；表示第个待检测骨骼区域的所连结的待检测软组织区域数量；表示第个待检测骨骼区域的所连结的第个待检测软组织区域的软组织增强必要程度；表示第个待检测骨骼区域的骨折表现程度；表示激活函数。

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陕西中医药大学附属医院，其通讯地址为：712000 陕西省咸阳市秦都区渭阳西路副2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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