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龙图腾网获悉山东大学齐鲁医院;山东大学申请的专利基于关键点检测的胸部横断面CT倾斜识别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：CN119379781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411229519.7，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于关键点检测的胸部横断面CT倾斜识别方法及系统是由于德新;张杨;康正曦设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关键点检测的胸部横断面CT倾斜识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出基于关键点检测的胸部横断面CT倾斜识别方法及系统，涉及图像处理技术领域。包括获取胸部横断面CT图像和对应的关键点坐标；基于关键点坐标，生成每张胸部横断面CT图像的标签热图矩阵；搭建卷积神经网络模型，利用胸部横断面CT图像对卷积神经网络模型进行训练，得到预测热图矩阵，计算模型的损失，完成对模型的训练；将未标注的胸部横断面CT图像输入至训练好的卷积神经网络模型中，得到未标注的胸部横断面CT图像对应的预测热图矩阵；寻找未标注的胸部横断面CT图像对应的预测热图矩阵中，热度最大的点的坐标，为预测出的关键点坐标。本发明以计算出的摆位偏斜角度为基准，动态提醒技师调整摆位，提高检查效率。

本发明授权基于关键点检测的胸部横断面CT倾斜识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于关键点检测的胸部横断面CT倾斜识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取原始胸部横断面CT图像，对其中的关键点进行人工标注，并进行预处理，得到预处理后的胸部横断面CT图像和对应的关键点坐标； 基于关键点坐标，生成每张胸部横断面CT图像的标签热图矩阵； 搭建卷积神经网络模型，利用胸部横断面CT图像对卷积神经网络模型进行训练，得到预测热图矩阵，基于预测热图矩阵与标签热图矩阵计算模型的损失，直到损失值收敛，完成对模型的训练； 将未标注的胸部横断面CT图像输入至训练好的卷积神经网络模型中，得到未标注的胸部横断面CT图像对应的预测热图矩阵； 寻找未标注的胸部横断面CT图像对应的预测热图矩阵中，热度最大的点的坐标，为预测出的关键点坐标； 基于预测出的关键点坐标，计算胸部横断面CT扫描时的倾斜角度，完成倾斜角度识别； 所述卷积神经网络模型包括四个阶段的残差卷积模块： 第一阶段的残差卷积模块包括4个第一残差单元，所述第一残差单元包括bottleneck和其后的卷积层； 第二阶段的残差卷积模块包括1个交换块，所述交换块包括4个第二残差单元，所述第二残差单元包括2个卷积层、以及一个分辨率的交换单元； 第三阶段的残差卷积模块包括4个交换块； 第四阶段的残差卷积模块包括3个交换块； 将未标注的胸部横断面CT图像输入至训练好的卷积神经网络模型中： 利用四个阶段的残差卷积模块分别提取不同尺度的第一特征图、第二特征图、第三特征图和第四特征图；在每一个残差卷积模块中，均通过跳跃连接将低分辨率的特征图与高分辨率的特征图进行连接； 将第一特征图、第二特征图、第三特征图和第四特征图进行下采样和特征压缩； 将特征压缩后的第一特征图、第二特征图、第三特征图和第四特征图进行融合，得到未标注的胸部横断面CT图像对应的预测热图矩阵。

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山东大学齐鲁医院;山东大学，其通讯地址为：250012 山东省济南市历下区文化西路107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”。

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