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龙图腾网获悉青岛大学申请的专利一种基于X光片关键点检测的脊柱侧弯参数自动测量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：CN119671933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411454710.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于X光片关键点检测的脊柱侧弯参数自动测量方法是由杨环;西永明;杜晓鹏;吴慧雨;张栩宁;陈建鹏设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于X光片关键点检测的脊柱侧弯参数自动测量方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，涉及基于X光片关键点检测的脊柱侧弯参数自动测量方法，基于多任务深度学习网络同时预测脊柱椎体的关键点热力图及偏移图，并使用对称偏移距离先验显式捕获脊柱结构左右对称特征信息，准确识别椎体中心点并完成椎体角点的正确配对，能够有效地解决缺失点、冗余点、离群点等多种异常检测情况，保证椎体关键点检测的准确率，并依据临床测量准则，实现Cobb角参数等脊柱侧弯核心参数的全自动测量，计算复杂度低，实时性高，为后续脊柱疾病的智能诊疗奠定了基础。

本发明授权一种基于X光片关键点检测的脊柱侧弯参数自动测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于X光片关键点检测的脊柱侧弯参数自动测量方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据集收集：获取脊柱X光片数据集，对脊柱X光片进行标注后再进行高斯滤波，得到脊柱区域的角点掩模图； S2、数据处理：基于角点掩膜图获取椎体中心点掩膜图，并分别采用自顶向下和自底向上两种方式构造中心点邻接偏移向量，然后利用中心点与角点的匹配关系，构造对应每个中心点的角点偏移向量； S3、深度神经网络构建：构建深度神经网络，同时在深度神经网络中加入对称偏移距离限制损失约束关键点的偏移距离； S4、脊椎关键点检测：利用AISpine-XC数据集训练步骤S3构建的深度神经网络，利用训练好的深度神经网络模型，对任意输入的脊柱X光片，得到预测的X光片中椎体中心点、角点、中心点邻接偏移向量场及角点偏移向量四种关键点特征图； S5、椎体中心点自适应矫正：利用各中心点邻接偏移场信息，采用ACIC算法对椎体中心点进行漏点、多点及错点的自动矫正，得到矫正后的中心点； S6、角点修正及匹配：利用CFOF算法对预测的角点进行修正得到修正后的角点，同时完成中心点与角点的匹配； S7、Cobb角自动测量：基于椎体中心点和角点信息，构建椎体位置约束矩阵，找出矩阵中最大倾斜角，并逐步修改椎体位置索引，最终获取最大的三个夹角，根据三个角的位置关系，最终确定胸侧弯、主胸弯及胸腰弯Cobb角的值； S8、其他参数测量：基于椎体中心点及角点位置，据脊柱侧弯参数临床测量方式，测量颈7铅垂线、骶骨中垂线、顶椎偏距、骶骨倾斜、冠状面平衡、躯干倾斜度。

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