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龙图腾网获悉英纳瑞医疗科技(上海)有限公司申请的专利一种基于图像分析的骨小梁特征提取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：CN120013944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510494327.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像分析的骨小梁特征提取方法是由胡乃奇设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像分析的骨小梁特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像处理技术领域，公开了一种基于图像分析的骨小梁特征提取方法，包括：使用X射线成像设备对骨组织进行扫描，获取骨组织的二维投影图像；对获取的二维投影图像进行预处理；通过边缘检测分割方法对图像进行分割处理，将骨小梁从图像中分离，得到骨小梁区域；构建深度学习模型对分割后的骨小梁区域进行形态学处理，细化骨小梁区域的边界；对分割后的骨小梁区域中进行多次迭代特征提取，并根据前一次迭代的结果调整特征提取参数；对提取的骨小梁特征进行相关性分析，并通过数据可视化方法展示特征的分布和变化趋势。本发明方法能够全面、准确地提取骨小梁特征，为骨质疏松症等骨科疾病的诊断和研究提供技术支持。

本发明授权一种基于图像分析的骨小梁特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分析的骨小梁特征提取方法，其特征在于，该方法包括： 步骤S1，使用X射线成像设备对骨组织进行扫描，获取骨组织的二维投影图像； 步骤S2，对获取的骨组织二维投影图像进行预处理，包括去噪、对比度增强、直方图均衡化和归一化处理； 步骤S3，通过边缘检测分割方法对图像进行分割处理，将骨小梁从图像中分离，得到骨小梁区域； 步骤S4，构建深度学习模型对分割后的骨小梁区域进行形态学处理，细化骨小梁区域的边界； 步骤S5，对分割后的骨小梁区域中进行多次迭代特征提取，并根据前一次迭代的结果调整特征提取参数； 步骤S6，对提取的骨小梁特征进行相关性分析，并通过数据可视化方法展示特征的分布和变化趋势； 其中在步骤S5中，还包括如下子步骤： S5-1，进行第一次迭代特征提取，从分割后的图像中提取骨小梁的形态学特征，所述形态学特征包括骨小梁厚度、骨小梁数量和骨小梁分离度，具体公式为： ； ； ； 其中，TbTh表示骨小梁厚度，TbN表示骨小梁数量，TbSp表示骨小梁分离度，是骨小梁区域的面积，是骨小梁的总长度，是整个图像的面积，是背景区域的面积； S5-2，进行第一次迭代特征提取，从分割后的图像中提取骨小梁的结构特征，所述结构特征包括骨小梁连接密度和各向异性度，具体公式为： ； ； 其中，Xv表示骨小梁结构的欧拉特征，用于描述骨小梁结构的连接密度，DA表示各向异性度，是0阶贝蒂数，表示连通区域的数，是二阶贝蒂数,表示孔洞的数量，和都是骨小梁结构的惯性张量的特征值，是最大特征值，表示骨小梁在主方向上的分布，是次大特征值，表示骨小梁在次方向上的分布； S5-3，进行第一次迭代特征提取，从分割后的图像中提取骨小梁的纹理特征，所述纹理特征包括小波变换特征和骨小梁评分，具体公式为： ； ； ； ； 其中，是小波系数，表示二维图像，是小波基函数在位置j，k的值，E是小波能量，H是小波熵，是小波系数的概率分布，TBS表示骨小梁评分，Ve是实验变差函数，表示距离e函数的灰度变化； S5-4，根据第一次迭代提取的特征结果，调整特征提取参数； S5-5，进行第二次迭代特征提取，重复步骤S5-1至S5-3，提取调整特征提取参数后的骨小梁特征； S5-6，重复步骤S5-4和S5-5，进行多次迭代特征提取，直到同一特征在多次迭代中的提取结果的标准差小于预设值，所述预设值为0.005。

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