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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于深度学习的儿童发育性髋关节发育不良辅助诊断系统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：CN119444726B 。

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：202411581810.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的儿童发育性髋关节发育不良辅助诊断系统是由俞刚;蒋仁杰;齐国强;袁贞明;吴英飞;赵国强设计研发完成，并于2024-11-07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儿童发育性髋关节发育不良辅助诊断系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的儿童发育性髋关节发育不良辅助诊断系统，包括训练好的实例分割模型和特征点定位模型；实例分割模型用于从儿童骨盆影像中分割出双侧闭孔和髂骨；特征点定位模型用于从儿童骨盆影像中精确定位8个髋关节特征点；诊断步骤如下：将待诊断的儿童骨盆影像输入实例分割模型，分割出双侧闭孔和髂骨，获得闭孔和髂骨的最大横径、面积以及闭孔和髂骨的旋转指数、面积比，以判断骨盆影像的对称性；如果判定骨盆影像对称，则符合质控标准；质控流程结束后，选择将符合质控标准的影像或全部影像送入特征点定位模型进行特征点检测及IHDI分级。本发明可实现儿童发育性髋关节发育不良的快速、准确的影像质控与分级诊断。

本发明授权一种基于深度学习的儿童发育性髋关节发育不良辅助诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的儿童发育性髋关节发育不良辅助诊断系统，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在计算机存储器中并可在计算机处理器上执行的计算机程序，其特征在于，所述的计算机存储器中存储有训练好的实例分割模型和特征点定位模型；所述的实例分割模型用于从儿童骨盆影像中分割出双侧闭孔和髂骨；所述的特征点定位模型通过多尺度特征提取，用于从儿童骨盆影像中精确定位8个髋关节特征点，包括左右两侧的髋臼内缘、髋臼上外缘、股骨头干骺端中点以及股骨头骨化中心；所述的特征点定位模型采用多分辨率子网络并行堆叠的架构，输入的儿童骨盆影像首先经过两个卷积核为3×3、步距为2的卷积层处理，每次卷积操作后进行批量归一化和ReLU激活；经过两次卷积后，特征图的空间分辨率下采样至原始影像的四分之一；经过两个卷积层处理后的特征图再依次进入bottleneck模块和过渡层结构；其中，过渡层结构包括三个过渡层，每个过渡层中都增加一个新的尺度分支来捕获不同尺度的特征；每个尺度分支首先通过2个BasicBlock与2个Basic-SABlock，逐层提取当前尺度下的影像特征；接着，各分支之间通过特征交互实现跨尺度信息的整合；最终，第三个过渡层的输出进行尺度融合，将所有不同尺度的特征相加后通过ReLU激活，生成融合后的多尺度输出；所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：将待诊断的儿童骨盆影像输入训练好的实例分割模型，分割出双侧闭孔和髂骨；基于分割结果，获得闭孔和髂骨的最大横径、面积，并进一步计算闭孔和髂骨的旋转指数、面积比，以判断骨盆影像的对称性；如果判定骨盆影像对称，则符合质控标准；质控流程结束后，选择将符合质控标准的影像或全部影像送入特征点定位模型进行特征点检测及IHDI分级。

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