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龙图腾网恭喜西安大兴医院申请的专利基于图像识别的骨性Bank art损伤辅助诊断方法及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：CN119863470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510355151.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像识别的骨性Bank art损伤辅助诊断方法及系统是由陈锋锋;熊福军;杨宏涛;张亚衡设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的骨性Bank art损伤辅助诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像识别的骨性Bankart损伤辅助诊断方法及系统，包括：通过对CT图像进行预处理与阈值分割，能够精确区分CT图像中的不同组织结构，通过重合分析标记区域，提高了诊断的准确性和直观性；随机选取边缘像素点并进行细致分析，结合角度变化和灰度值判断其正常与否，减少了噪声和伪影的干扰，使得图像更加清晰。对所有边缘像素点的逐一判断确保了图像质量的整体提升，结合特征匹配，帮助构建三维模型，从而帮助完成对于患者肩关节的Bankart损伤识别，为患者治疗方案的制定提供了有力支持。

本发明授权基于图像识别的骨性Bank art损伤辅助诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图像识别的骨性Bankart损伤辅助诊断方法，其特征在于，包括： 步骤1，对所采集的患者肩关节处的CT图像进行预处理； 步骤2，基于阈值分割技术对预处理后的肩关节CT图像进行区域划分； 步骤3，将阈值分割后的图像与原始CT图像进行重合分析，在原始CT图像上标记出阈值分割的各个区域； 步骤4，随机选取区域的边缘像素点，并基于该边缘像素点与相邻的边缘像素点之间连线的角度变化和灰度值，获取该边缘像素点为正常边缘像素点的可能性； 随机选取区域的边缘像素点，获得第张肩关节CT图像上第个区域内第个像素点的灰度值；基于第个区域上第个像素点，选择其相邻的边缘像素点，将两个像素点连接，获得连线与水平方向之间的夹角；重复操作，构建第个区域最外侧边缘像素点之间的角度数据序列，进而获取相邻的边缘像素点之间连线的角度变化趋势；基于相邻的边缘像素点之间连线的角度变化趋势和第张图像上第个区域最外侧边缘上的像素点灰度值的平均值，从像素点本身进行判断第张图像第个区域最外侧边缘上第个像素点的正常性表现；进而从外侧整体像素点的表现进行分析，第张图像第个区域最外侧边缘上第个像素点属于正常边缘像素点的可能性大小； 第个区域最外侧边缘像素点之间的角度数据序列；获取相邻的边缘像素点之间连线的角度变化趋势，具体为： ； 所述判断第张图像第个区域最外侧边缘上第个像素点的正常性表现，具体为： ； ； 其中，表示第张图像上第个区域最外侧边缘上的像素点灰度值的平均值；表示选取到的最外侧边缘像素点的个数；当某个像素点的灰度差异小，且相邻角度变化小，说明其属于正常边缘像素点的可能性大； 所述从外侧整体像素点的表现进行分析，第张图像第个区域最外侧边缘上第个像素点属于正常边缘像素点的可能性大小，具体为： ； ； 其中，表示第张图像上第个区域最外侧边缘上像素点的角度平均变化大小，表示第张图像上第个区域最外侧边缘上相邻像素点之间角度差异大于10°的像素点的个数，的值与像素点的状态有关，若像素点相连，则；若这些像素点分开分布，则； 步骤5，判断该边缘像素点为正常边缘像素点的可能性是否大于预设阈值，若大于，则认为该边缘像素点为正常像素点；重复步骤4和步骤5，直至完成对所有边缘像素点的判断，获取清晰的患者肩关节CT图像； 步骤6，基于所获取的若干张患者肩关节CT图像进行相邻图像匹配，并将重叠部分的图像信息进行融合，构建患者肩关节的三维模型； 步骤7，将患者肩关节三维模型输入到训练好的机器学习模型中进行分析和诊断，确定是否存在骨性Bankart损伤以及损伤的程度和位置。

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