广州柏视医疗科技有限公司李松峰获国家专利权
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龙图腾网获悉广州柏视医疗科技有限公司申请的专利基于深度学习的脊柱分割方法、装置、设备及介质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：CN119624998B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411701593.4，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权基于深度学习的脊柱分割方法、装置、设备及介质是由李松峰;沈烁;蒋斌设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的脊柱分割方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于深度学习的脊柱分割方法、装置、设备及介质，属于人工智能技术领域。本申请实施例中，使用两个深度学习模型，对包含有脊柱的原始图像进行两个阶段的图像分割，全自动地识别医学图像中的脊柱，并自动分割出每一节锥节，识别每个锥节的位置，为临床医生在进行脊柱疾病和手术规划时候提供一种新的方法，更快速且精准，并且能够兼顾全局信息或者局部信息的某一部分，更符合临床医生的阅片习惯，从而实现一个更精准的分割结果，并且局部分割过程中强调了脊柱与颈椎之间锥节排列顺序，从而细分割识别得到每个锥节的位置，进一步提高了模型准确度，从而提高了图像分割精度。
本发明授权基于深度学习的脊柱分割方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的脊柱分割方法，其特征在于，所述方法包括： 基于包含有脊柱的原始图像，获取多张切片图像； 对于多张切片图像中的第一图像，将所述第一图像与其邻近的切片图像组成的三维图像块输入第一深度学习模型中，由所述第一深度学习模型基于所述三维图像块对所述第一图像进行分割，获取所述第一图像的第一预测结果，所述第一预测结果用于指示所述第一图像中每个像素是否为脊柱区域以及对应的锥节位置； 按照从脊柱两端中一端向另一端的顺序，将所述第一预测结果中相邻的每目标数量个锥节的第一预测结果以及第二图像输入三维的第二深度学习模型中，由所述第二深度学习模型基于所述每目标数量个锥节的第一预测结果，对所述第二图像进行分割，输出所述第二图像的第二预测结果，所述第二图像为所述每目标数量个锥节在所述第一图像中对应的局部图像区域，所述第二预测结果用于指示所述第二图像中每个像素是否为脊柱区域以及对应的锥节位置。
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