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龙图腾网获悉图灵医道医疗器械科技(上海)有限公司申请的专利一种基于特征点检测的骨龄智能辅助评估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：CN116342532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310309812.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于特征点检测的骨龄智能辅助评估方法及系统是由侯高琦;樊昭磊;张学昌;李传朋;颜红建;尚永生;庞天伟设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征点检测的骨龄智能辅助评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于特征点检测的骨龄智能辅助评估方法及系统，方法包括：对获取的手部X线图像进行预处理；将预处理后的图像输入至骨骺检测模型中，检测图像中的骨骼关键点；骨骺检测模型包括：局部网络和全局网络；以骨骼关键点为中心，以固定长度和宽度对预处理后的图像进行切割，获得骨骺ROI区域；将骨骺ROI区域输入至分类模型获得对应的骨骼类别和发育等级；根据曲线图，由每块骨骼对应的类别和发育等级得到最终的骨龄评估结果。本发明利用定位网络加分类网络去代替目标检测网络，大大减少训练所需的数据量，而且训练定位网络的数据不需要专业人士详细标注，节约标注成本，预测准确率和用时与用大批量数据训练的目标检测网络基本持平。

本发明授权一种基于特征点检测的骨龄智能辅助评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征点检测的骨龄智能辅助评估方法，其特征在于，包括： 对获取的手部X线图像进行预处理； 将预处理后的图像输入至骨骺检测模型中，检测预处理后图像中的骨骼关键点；所述将预处理后的图像输入至骨骺检测模型中，检测预处理后图像中的骨骼关键点，具体包括： 预处理后的图像首先输入至局部网络，获得局部热力图； 接着，将预处理后的图像和局部热力图输入至全局网络，获得最终的全局关键点热图； 所述骨骺检测模型包括：局部网络和全局网络，所述局部网络为改进的Unet网络，将Unet网络中的每个卷积替换为可分离卷积，所述可分离卷积由通道卷积和点卷积组成； 以骨骼关键点为中心，以固定长度和宽度对预处理后的图像进行切割，获得骨骺ROI区域； 将骨骺ROI区域输入至分类模型获得对应的骨骼类别和发育等级，具体包括： 所述分类模型为基于注意力机制的EfficientNet网络，将待检测的图像输入至基于注意力机制的EfficientNet网络中，获得压缩处理后的特征； 利用支持向量机和或欧式距离计算压缩处理后的特征与预设特征库中特征的相似度确定最终类别和发育等级； 根据曲线图，由每块骨骼对应的类别和发育等级得到最终的骨龄评估结果。

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