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龍圖騰網(wǎng)獲悉樂清市人民醫(yī)院申請(qǐng)的專利一種基于深度學(xué)習(xí)模型的關(guān)節(jié)腔定位方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120318329B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510803762.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/73；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)模型的關(guān)節(jié)腔定位方法及裝置是由黃浩新;楊良慧設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于深度學(xué)習(xí)模型的關(guān)節(jié)腔定位方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及關(guān)節(jié)腔定位技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種基于深度學(xué)習(xí)模型的關(guān)節(jié)腔定位方法及裝置，該方法包括步驟：S1、獲取關(guān)節(jié)鏡圖像，并對(duì)關(guān)節(jié)鏡圖像進(jìn)行預(yù)處理，以得到增強(qiáng)圖像；S2、根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的關(guān)節(jié)腔定位模型和增強(qiáng)圖像獲取關(guān)節(jié)腔位置信息；關(guān)節(jié)腔定位模型的預(yù)先訓(xùn)練包括：A1、利用預(yù)先采集的通用醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)先構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以得到初步定位模型；A2、對(duì)預(yù)先采集的罕見骨關(guān)節(jié)疾病關(guān)節(jié)鏡圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)充，以得到擴(kuò)充圖像數(shù)據(jù)集，然后基于自適應(yīng)正則化系數(shù)函數(shù)根據(jù)擴(kuò)充圖像數(shù)據(jù)集的關(guān)節(jié)腔形態(tài)多樣性指標(biāo)動(dòng)態(tài)調(diào)整初步定位模型的正則化強(qiáng)度，以得到關(guān)節(jié)腔定位模型；該方法能夠精準(zhǔn)定位罕見骨關(guān)節(jié)疾病的關(guān)節(jié)腔。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)模型的關(guān)節(jié)腔定位方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)模型的關(guān)節(jié)腔定位方法，其特征在于，用于對(duì)罕見骨關(guān)節(jié)疾病的關(guān)節(jié)腔進(jìn)行定位，所述基于深度學(xué)習(xí)模型的關(guān)節(jié)腔定位方法包括以下步驟： S1、獲取關(guān)節(jié)鏡圖像，并對(duì)所述關(guān)節(jié)鏡圖像進(jìn)行預(yù)處理，以得到增強(qiáng)圖像，所述預(yù)處理包括對(duì)比度增強(qiáng)； S2、根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的關(guān)節(jié)腔定位模型和所述增強(qiáng)圖像獲取關(guān)節(jié)腔位置信息，所述關(guān)節(jié)腔定位模型用于對(duì)所述增強(qiáng)圖像中的關(guān)節(jié)腔進(jìn)行定位，并輸出關(guān)節(jié)腔位置； 所述關(guān)節(jié)腔定位模型的預(yù)先訓(xùn)練包括： A1、利用預(yù)先采集的通用醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)先構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以得到初步定位模型； A2、對(duì)預(yù)先采集的罕見骨關(guān)節(jié)疾病關(guān)節(jié)鏡圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)充，以得到擴(kuò)充圖像數(shù)據(jù)集，然后基于自適應(yīng)正則化系數(shù)函數(shù)根據(jù)所述擴(kuò)充圖像數(shù)據(jù)集的關(guān)節(jié)腔形態(tài)多樣性指標(biāo)動(dòng)態(tài)調(diào)整所述初步定位模型的正則化強(qiáng)度，以得到關(guān)節(jié)腔定位模型； 步驟A2包括： A21、通過對(duì)預(yù)先采集的罕見骨關(guān)節(jié)疾病關(guān)節(jié)鏡圖像數(shù)據(jù)集中的各個(gè)圖像進(jìn)行隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、縮放和翻轉(zhuǎn)的方式對(duì)預(yù)先采集的罕見骨關(guān)節(jié)疾病關(guān)節(jié)鏡圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)充，以得到擴(kuò)充圖像數(shù)據(jù)集，所述擴(kuò)充圖像數(shù)據(jù)集包括多張擴(kuò)充圖像； A22、利用預(yù)先構(gòu)建的圖像質(zhì)量評(píng)估模型獲取各張所述擴(kuò)充圖像的圖像質(zhì)量評(píng)分，以得到多個(gè)圖像質(zhì)量評(píng)分； A23、將所有所述圖像質(zhì)量評(píng)分歸一化至[0,1]區(qū)間，以得到各張所述擴(kuò)充圖像對(duì)應(yīng)的質(zhì)量權(quán)重，并基于所述擴(kuò)充圖像對(duì)應(yīng)的局部二值模式直方圖獲取各個(gè)所述擴(kuò)充圖像對(duì)應(yīng)的關(guān)節(jié)腔形態(tài)特征向量； A24、根據(jù)所有所述質(zhì)量權(quán)重和所有所述關(guān)節(jié)腔形態(tài)特征向量進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算，以得到關(guān)節(jié)腔形態(tài)多樣性指標(biāo)； A25、基于自適應(yīng)正則化系數(shù)函數(shù)根據(jù)所述擴(kuò)充圖像數(shù)據(jù)集的關(guān)節(jié)腔形態(tài)多樣性指標(biāo)動(dòng)態(tài)調(diào)整所述初步定位模型的正則化強(qiáng)度，以得到關(guān)節(jié)腔定位模型。

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