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龍圖騰網獲悉東南大學申請的專利一種基于深度學習的膝關節定位方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118967815B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411059022.5，技術領域涉及：G06T7/73；該發明授權一種基于深度學習的膝關節定位方法是由張誼坤;臧詩哲;陳瑞峰;陳陽設計研發完成，并于2024-08-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的膝關節定位方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的膝關節定位方法。該發明只需要輸入對應的膝關節的T1圖像，即可輸出相應的掃描面參數、實現定位。對于膝關節圖像，首先通過Unet分割出相應膝關節的股骨脛骨；然后根據股骨和脛骨的分割結果計算特殊點、畫定位線；再根據所需要定位的面的類型，根據定位線的參數計算得到掃描面參數；最后輸入到核磁共振掃描機器完成膝關節的定位。該方法是一個端到端的方法，能極大地減輕醫生的工作負擔，同時實驗結果表明該方法有不錯的膝關節定位準確度。

本發明授權一種基于深度學習的膝關節定位方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的膝關節定位方法，其特征在于，具體步驟如下： 步驟一、圖像分割，具體如下： 步驟1-1，獲取訓練樣本數據，即掃描膝關節冠狀面、矢狀面和橫斷面，作為膝關節掃描的定位像； 步驟1-2，對訓練數據進行預處理，包括數據歸一化，并使用雙線性插值的算法將圖片重采樣至512，512大小，標簽使用最近鄰插值的算法重采樣至512，512大小； 步驟1-3，對Unet模型進行訓練，需要對冠狀面、矢狀面和橫斷面分別進行訓練，得到對應的模型參數； 步驟1-4，根據具體的切片類型即橫斷面、冠狀面、矢狀面，使用相應的模型參數，對需要定位的膝關節進行預測，獲得分割圖， 步驟二、膝關節定位，具體如下： 步驟2-1，對于分割圖取最大連通圖：當分割橫斷面時，取最大連通圖即股骨；當分割冠狀面和矢狀面時，取極大的2個連通圖即股骨和脛骨； 步驟2-2，根據所要定位的面的類型即橫斷面、冠狀面、矢狀面，計算定位線的位置； 步驟2-3，計算膝關節掃描面的參數， 步驟2-4，將掃描面參數輸入核磁共振機器，完成膝關節定位； 其中，步驟2-3中計算膝關節掃描面的參數，具體如下： a當進行橫斷面定位時，得到冠狀面和矢狀面的兩條定位線，取矢狀面定位線的中點P，取冠狀面定位線上的兩個三分位點Q和R；根據DICOM頭文件中的圖像參數，即圖像左上角坐標Origin、X軸和Y軸的方向向量Orientation和單位像素之間的距離Spacing來參數計算出P,Q,R的世界坐標，并計算此三點所構成的平面，記為Ax+By+Cz+D＝0，該平面和冠狀面的中軸線交于O點，并且記該平面的法向量為則目標掃描面的參數計算公式如下： FOV＝FOV 其中,NORM函數代表向量歸一化，LT是核磁共振目標掃描面的左上角坐標，FOV是目標掃描面的邊長為FOV，是橫軸斜率方向的單位向量為，是縱軸斜率方向的單位向量， b當進行冠狀面定位時，得到橫斷面和矢狀面的兩條定位線，取矢狀面定位線的中點P，取橫斷面定位線上的兩個三分位點Q和R，根據DICOM頭文件中的圖像參數，即圖像左上角坐標Origin、X軸和Y軸的方向向量Orientation和單位像素之間的距離Spacing來參數計算出P,Q,R的世界坐標，并計算此三點所構成的平面，記為Ax+By+Cz+D＝0，該平面和矢狀面的中軸線交于O點，并且記該平面的法向量為則目標掃描面的參數計算公式如下： FOV＝FOV 其中,NORM函數代表向量歸一化，LT是核磁共振目標掃描面的左上角坐標，FOV是目標掃描面的邊長為FOV，是橫軸斜率方向的單位向量為，是縱軸斜率方向的單位向量， c當進行矢狀面定位時，得到橫斷面和冠狀面的兩條定位線，取冠狀面定位線的中點P，取橫斷面定位線上的兩個三分位點Q和R，根據DICOM頭文件中的圖像參數，即圖像左上角坐標Origin、X軸和Y軸的方向向量Orientation和單位像素之間的距離Spacing來參數計算出P,Q,R的世界坐標，并計算此三點所構成的平面，記為Ax+By+Cz+D＝0，該平面和橫斷面的中軸線交于O點，并且記該平面的法向量為則目標掃描面的參數計算公式如下： FOV＝FOV 其中,NORM函數代表向量歸一化，LT是核磁共振目標掃描面的左上角坐標，FOV是目標掃描面的邊長為FOV，是橫軸斜率方向的單位向量為，是縱軸斜率方向的單位向量。

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