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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利一种C型臂X光机图像的识别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：CN114533094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210017148.0，技术领域涉及：A61B6/00；该发明授权一种C型臂X光机图像的识别方法是由张儒毅;胡一为;彭亮;章凯设计研发完成，并于2022-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种C型臂X光机图像的识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种C型臂X光机图像的识别方法，特点是通过U‑Net模型对胸椎和腰椎之间的分界线进行检测，再使用YOLOV3模型来自动检测脊柱图像的椎骨，并对胸椎和腰椎进行识别，最后，通过SIFT算法对C臂X光图像和初始灰度图像进行配准，以此识别出最终的C臂X光识别图像；优点是通过图像检测后再基于区域分割结果进行排序，可以在图像识别任务上取得良好的效果，在缺乏图像视野的问题上，由于术前提供了全脊柱X光片，可以使用图像配准的方法来解决，基于特征的图像配准方法是基于图像中的显著点以及地标建立特征点的匹配关系进行配准，其识别效率高而且出错率较小，能够广泛应用于医学图像处理领域。

本发明授权一种C型臂X光机图像的识别方法在权利要求书中公布了：1.一种C型臂X光机图像的识别方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：通过术前X光机获取全脊柱X光片并转化为初始灰度图像I1，对I1进行自适应对比度增强得到增强后的图像，根据增强后的图像获取脊柱图像的左边界S1和右边界S2，并对I1上依据S1和S2进行裁剪得到脊柱图像I2； 步骤2：通过U-Net网络对I1处理后生成分割后的二分类图像，将分割后的二分类图像依据S1和S2进行裁剪得到裁剪后的二分类图像，随后根据裁剪后的二分类图像获取颈椎与胸椎的分界线L1以及胸椎与腰椎的分界线L2； 步骤3：通过YOLOv3模型对I2处理得到检测后的脊柱图像，然后基于L1和L2设置检测后的脊柱图像中预测框的类别标签并放大，得到放大后的检测图像I3，将I3依据S1和S2覆盖I1中的I2部分即获得最终的全脊柱X光片椎骨识别图像I4； 步骤4：通过C型臂X光机获取与全脊柱X光片匹配的C臂X光图像I5，根据I1与I5基于SIFT算法获得匹配的特征点，获取待识别的C臂X光图像的圆心坐标x0,y0，最后在I4中以x0,y0为圆心，以I5的半径R为半径进行裁剪得到最终的C臂X光识别图像。

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