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龙图腾网获悉乐清市人民医院申请的专利一种基于深度学习模型的关节腔定位方法及装置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：CN120318329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510803762.3，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于深度学习模型的关节腔定位方法及装置是由黄浩新;杨良慧设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习模型的关节腔定位方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及关节腔定位技术领域，具体提供了一种基于深度学习模型的关节腔定位方法及装置，该方法包括步骤：S1、获取关节镜图像，并对关节镜图像进行预处理，以得到增强图像；S2、根据预先训练的关节腔定位模型和增强图像获取关节腔位置信息；关节腔定位模型的预先训练包括：A1、利用预先采集的通用医学图像数据集对预先构建的深度学习模型进行训练，以得到初步定位模型；A2、对预先采集的罕见骨关节疾病关节镜图像数据集进行扩充，以得到扩充图像数据集，然后基于自适应正则化系数函数根据扩充图像数据集的关节腔形态多样性指标动态调整初步定位模型的正则化强度，以得到关节腔定位模型；该方法能够精准定位罕见骨关节疾病的关节腔。

本发明授权一种基于深度学习模型的关节腔定位方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习模型的关节腔定位方法，其特征在于，用于对罕见骨关节疾病的关节腔进行定位，所述基于深度学习模型的关节腔定位方法包括以下步骤： S1、获取关节镜图像，并对所述关节镜图像进行预处理，以得到增强图像，所述预处理包括对比度增强； S2、根据预先训练的关节腔定位模型和所述增强图像获取关节腔位置信息，所述关节腔定位模型用于对所述增强图像中的关节腔进行定位，并输出关节腔位置； 所述关节腔定位模型的预先训练包括： A1、利用预先采集的通用医学图像数据集对预先构建的深度学习模型进行训练，以得到初步定位模型； A2、对预先采集的罕见骨关节疾病关节镜图像数据集进行扩充，以得到扩充图像数据集，然后基于自适应正则化系数函数根据所述扩充图像数据集的关节腔形态多样性指标动态调整所述初步定位模型的正则化强度，以得到关节腔定位模型； 步骤A2包括： A21、通过对预先采集的罕见骨关节疾病关节镜图像数据集中的各个图像进行随机旋转、缩放和翻转的方式对预先采集的罕见骨关节疾病关节镜图像数据集进行扩充，以得到扩充图像数据集，所述扩充图像数据集包括多张扩充图像； A22、利用预先构建的图像质量评估模型获取各张所述扩充图像的图像质量评分，以得到多个图像质量评分； A23、将所有所述图像质量评分归一化至[0,1]区间，以得到各张所述扩充图像对应的质量权重，并基于所述扩充图像对应的局部二值模式直方图获取各个所述扩充图像对应的关节腔形态特征向量； A24、根据所有所述质量权重和所有所述关节腔形态特征向量进行加权平均计算，以得到关节腔形态多样性指标； A25、基于自适应正则化系数函数根据所述扩充图像数据集的关节腔形态多样性指标动态调整所述初步定位模型的正则化强度，以得到关节腔定位模型。

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乐清市人民医院，其通讯地址为：325000 浙江省温州市乐清市城南街道清远路338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”。