买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京科技大学;北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)申请的专利一种基于磁共振成像图像的肩部囊肿定位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：CN119048593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411079276.3，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于磁共振成像图像的肩部囊肿定位方法及系统是由郭金;侯浩楠;刘振龙;房景超;李孟祺设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于磁共振成像图像的肩部囊肿定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于磁共振成像图像的肩部囊肿定位方法及系统，涉及医疗影像处理技术领域，方法包括：获取多张磁共振成像图像；分别构建基于深度学习算法的肱骨头区域目标检测模型和囊肿目标检测模型；将所述磁共振成像图像输入至所述肱骨头区域目标检测模型中进行检测，输出肱骨头区域图像；将所述肱骨头区域图像输入至所述囊肿目标检测模型中进行检测，输出囊肿区域图像；根据所述囊肿区域图像的中心点坐标，通过空间定位算法，确定囊肿的位置。本发明减少了MRI图像受到斑点噪声和回波扰动的影响以及对医生的认知能力和临床经验的依赖，提高了图像质量，使囊肿与正常组织之间的差异变得更加明显，避免了将囊肿与肩袖损伤引起的积液混淆。

本发明授权一种基于磁共振成像图像的肩部囊肿定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于磁共振成像图像的肩部囊肿定位方法，其特征在于，包括： S1：获取多张磁共振成像图像； S2：分别构建基于深度学习算法的肱骨头区域目标检测模型和囊肿目标检测模型； S3：将所述磁共振成像图像输入至所述肱骨头区域目标检测模型中进行检测，输出肱骨头区域图像； S4：将所述肱骨头区域图像输入至所述囊肿目标检测模型中进行检测，输出囊肿区域图像； S5：根据所述囊肿区域图像的中心点坐标，通过空间定位算法，确定囊肿的位置； 其中，所述S5具体包括： S501：以所述肱骨头区域图像的中心点为坐标原点，建立直角坐标系： 其中，XC和YC分别表示肱骨头区域图像中的囊肿区域图像的中心点横坐标和纵坐标，XB和YB分别表示肱骨头区域图像的中心点横坐标和中心点纵坐标，WA和HA分别表示肱骨头检测框的宽和高； S502：将每张所述磁共振成像图像的囊肿检测结果保存为序列向量： Li＝lx,ly,lz 其中，Li表示第i张磁共振成像图像的囊肿检测结果的序列向量，lx和ly分别表示囊肿区域图像在直角坐标系中X轴和Y轴上的相对位置，lz表示磁共振成像图像的序列号，xi B和yi B分别表示第i张肱骨头区域图像的中心点横坐标和中心点纵坐标，xi C和yi C分别表示第i张肱骨头区域图像中的囊肿区域图像的中心点横坐标和纵坐标； S503：统计每张所述磁共振成像图像出现囊肿检测结果的磁共振成像图像的序列号； S504：根据统计的磁共振成像图像的序列号的数量，确定囊肿位于肱骨头区域的前侧或者后侧： Cfront＞Cback，位于前侧 Cfront＜Cback，位于后侧 其中，Cfront表示囊肿位于肱骨头区域的前侧的数量，Cback表示囊肿位于肱骨头区域的后侧的数量； S505：根据所述囊肿区域图像的中心点坐标，确定囊肿区域图像在所述直角坐标系中的所在象限； S506：统计所述直角坐标系的各个象限中的囊肿区域图像的数量，并取囊肿区域图像数量最多的象限作为囊肿的所在象限： max{Cfirst,Csecond,Cthird,Cfourth} 其中，Cfirst表示第一象限中囊肿区域图像的数量，Csecond表示第二象限中囊肿区域图像的数量，Cthird表示第三象限中囊肿区域图像的数量，Cfourth表示第四象限中囊肿区域图像的数量； S507：根据所述囊肿的所在象限，确定囊肿的位置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京科技大学;北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学院路30号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。