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龙图腾网恭喜苏州铸正机器人有限公司申请的专利一种脊柱节段空间关键点定位方法、装置、设备和介质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：CN119559257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510115927.8，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种脊柱节段空间关键点定位方法、装置、设备和介质是由章永宏;季旭全;朱远远;耿宝多;宋雄康设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脊柱节段空间关键点定位方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脊柱节段空间关键点定位方法、装置、设备和介质，涉及图像数据处理技术领域，方法包括：将脊柱原始CT图像输入至脊柱节段空间区域定位网络，以获取各脊柱节段空间区域的位置信息，并基于所述各脊柱节段空间区域的位置信息，对所述脊柱原始CT图像进行裁剪，得到各脊柱节段的局部CT图像；将病区脊柱节段对应的局部CT图像输入至脊柱节段解剖关键点定位网络，以获取病区脊柱节段解剖关键点的位置信息。本发明的精度高、鲁棒性强、计算复杂度低，可实现对任意视场CT图像中脊柱节段解剖关键点的精确定位。

本发明授权一种脊柱节段空间关键点定位方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种脊柱节段空间关键点定位方法，其特征在于包括：将脊柱原始CT图像输入至脊柱节段空间区域定位网络，以获取各脊柱节段空间区域的位置信息，并基于所述各脊柱节段空间区域的位置信息，对所述脊柱原始CT图像进行裁剪，得到各脊柱节段的局部CT图像；其中，所述脊柱节段空间区域定位网络包括骨干网络和第一解码器网络，所述骨干网络用于提取脊柱原始CT图像的特征信息，所述第一解码器网络用于根据所述特征信息解码获取脊柱原始CT图像中各脊柱节段空间区域的坐标信息；将病区脊柱节段对应的局部CT图像输入至脊柱节段解剖关键点定位网络，以获取病区脊柱节段解剖关键点的位置信息；其中，所述脊柱节段解剖关键点定位网络包括编码器网络和第二解码器网络；所述骨干网络包括依次相连的第一卷积模块、第一基本运算单元、第二基本运算单元、第三基本运算单元、第四基本运算单元和第一多尺度卷积模块；所述第一卷积模块包括依次相连的卷积核尺寸为3的3D卷积层、BN层和Relu层；所述第一多尺度卷积模块包括依次相连的并联卷积层、第一拼接层和第二卷积模块，所述并联卷积层包括并联连接的第三卷积模块、第四卷积模块和第五卷积模块；所述第一卷积模块、第二卷积模块和第三卷积模块具有相同的网络结构；所述第四卷积模块包括依次相连的卷积核尺寸为5的3D卷积层、BN层和Relu层；所述第五卷积模块包括依次相连的卷积核尺寸为7的3D卷积层、BN层和Relu层；所述第一基本运算单元、第二基本运算单元、第三基本运算单元、第四基本运算单元具有相同的网络结构，每个基本运算单元包括依次相连的第二多尺度卷积模块和第六卷积模块，所述第二多尺度卷积模块的输入量和输出量经过张量相加后输入至所述第六卷积模块；其中，所述第六卷积模块与所述第一卷积模块的网络结构相同，所述第二多尺度卷积模块与所述第一多尺度卷积模块的网络结构相同；所述第一解码器网络包括第三多尺度卷积模块、第一上采样模块、第二拼接层、第四多尺度卷积模块、第二上采样模块、第三拼接层、第五多尺度卷积模块、第一空间目标识别解耦头模块、第二空间目标识别解耦头模块和第三空间目标识别解耦头模块；所述第三多尺度卷积模块、第四多尺度卷积模块、第五多尺度卷积模块与所述第一多尺度卷积模块的网络结构相同；所述第三多尺度卷积模块的输入端连接所述骨干网络的第一多尺度卷积模块的输出端，所述第三多尺度卷积模块的输出端连接所述第三空间目标识别解耦头模块的输入端；所述第三多尺度卷积模块、第一上采样模块、第二拼接层、第四多尺度卷积模块、第二上采样模块、第三拼接层、第五多尺度卷积模块和第一空间目标识别解耦头模块依次相连；所述第二基本运算单元的输出端连接所述第三拼接层的输入端；所述第三基本运算单元的输出端连接所述第二拼接层的输入端；所述第四多尺度卷积模块的输出端连接所述第二空间目标识别解耦头模块的输入端；所述第一空间目标识别解耦头模块、第二空间目标识别解耦头模块和第三空间目标识别解耦头模块用于预测输出目标区域位置信息、尺寸信息、类别信息和置信度。

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