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龙图腾网恭喜奥泰医疗系统有限责任公司申请的专利一种基于深度学习的MRI脊椎图像椎间盘扫描定位和椎骨标识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：CN114549619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202011331392.1，技术领域涉及：G06T7/66；该发明授权一种基于深度学习的MRI脊椎图像椎间盘扫描定位和椎骨标识方法是由盛靖友;杨明;卞威;卢章;丁强设计研发完成，并于2020-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的MRI脊椎图像椎间盘扫描定位和椎骨标识方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的MRI脊椎图像椎间盘扫描定位和椎骨标识方法，包括以下步骤：步骤s1：利用卷积神经网络模型对预先准备的MRI脊柱图像进行语义分割；步骤s2：在步骤s1语义分割所得到的图像上拟合前景像素得到多个多边形；步骤s3：进行多边形筛选；步骤s4：进行多边形排序并添加标签，完成椎骨标识；步骤s5：进行多边形边逼近，减少顶点数，使得多边形更接近四边形；步骤s6：计算并找出多边形的左下角顶点、左上角顶点、右上角顶点以及右下角顶点；步骤s7：计算椎间盘扫描定位线，完成椎间盘扫描定位。本发明可提高MRI脊柱检查的效率，减少人工工作量，并使得病人的多次检查的扫描位置具有很高的重复度。

本发明授权一种基于深度学习的MRI脊椎图像椎间盘扫描定位和椎骨标识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的MRI脊椎图像椎间盘扫描定位和椎骨标识方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s1：利用卷积神经网络模型对预先准备的MRI脊柱图像进行语义分割；步骤s2：在步骤s1语义分割所得到的图像上拟合前景像素得到多个多边形；步骤s3：进行多边形筛选；多边形筛选包括以下步骤：步骤s301：遍历每个多边形，并通过以下方式进行筛选：首先通过多边形顶点数进行筛选，若其顶点数小于或等于2，则将其直接删除，若其顶点数大于2，则计算该多边形面积；设定最小面积阈值为Smin，若多边形面积小于Smin则删除，若多边形面积不小于Smin则保留；步骤302：计算步骤s301筛选后的每个多边形的中心点，同时计算多边形的中心点到最邻近多边形的中心点的距离，通过以下公式计算Mask图像中多个多边形的最邻近距离平均值davg： 其中，di表示Mask图像中第i个多边形中心点到最邻近多边形中心点的距离，N表示多边形个数；遍历步骤s301筛选后的多边形，如果多边形i满足di2×davg，则舍弃多边形i；步骤s4：进行多边形排序并添加标签，完成椎骨标识；步骤s5：进行多边形边逼近，减少顶点数，使得多边形更接近四边形；步骤s6：计算并找出多边形的左下角顶点、左上角顶点、右上角顶点以及右下角顶点；步骤s7：计算椎间盘扫描定位线和椎间盘的中心点，完成椎间盘扫描定位；所述计算椎间盘扫描定位线即为计算相邻两个多边形之间的中线，所述椎间盘的中心点即为相邻两个多边形之间的中线的中心点。

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