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龙图腾网获悉北京长木谷医疗科技股份有限公司申请的专利基于深度学习的颈椎椎管狭窄诊断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：CN119924877B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411986100.6，技术领域涉及：A61B6/50；该发明授权基于深度学习的颈椎椎管狭窄诊断方法及系统是由张逸凌;刘星宇设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的颈椎椎管狭窄诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于深度学习的颈椎椎管狭窄诊断方法、系统、设备及计算机可读存储介质。该基于深度学习的颈椎椎管狭窄诊断方法，包括：获取患者的颈椎X线图像；将颈椎X线图像输入预设的颈椎椎管狭窄诊断模型，输出颈椎椎管狭窄诊断结果；其中，颈椎椎管狭窄诊断模型的训练数据集中颈椎X线图像的标签，是根据对应颈椎MR图像的颈椎椎管狭窄诊断结果所确定的。根据本申请实施例，能够基于X线图像，更加准确地诊断颈椎椎管狭窄。

本发明授权基于深度学习的颈椎椎管狭窄诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的颈椎椎管狭窄诊断方法，其特征在于，包括： 获取患者的颈椎X线图像； 将颈椎X线图像输入预设的颈椎椎管狭窄诊断模型，输出颈椎椎管狭窄诊断结果； 其中，颈椎椎管狭窄诊断模型的训练数据集中颈椎X线图像的标签，是根据对应颈椎MR图像的颈椎椎管狭窄诊断结果所确定的；颈椎椎管狭窄诊断模型的网络结构，包括：特征提取、视差注意力提取及特征重建；特征提取阶段采用参数共享的修正的二值化特征融合组对多注意力机制提取的单个视图内的不同层次特征进行融合；视差注意力提取阶段引入双通道视差注意力机制和金字塔采样机制融合两视图间的局部和全局信息；特征重建阶段延续特征提取模块的特征融合组，通过自动计算参数单元重建高分辨率左视图图像； 特征融合组以多注意力融合模块为基础模块，以修正的二值化融合框架为特征融合框架搭建而成；多注意力融合模块的主支路首先进行空间特征提取，先通过3×3卷积层的堆叠提取输入特征，1×1卷积将通道数减少至原来的14；为了增大感受野，使用步长为2，7×7的卷积核降低空间维度，接着在经过池化层之后，分别进行膨胀率为1，2的空洞卷积操作；上采样到原始的输入特征维度之后，通过1×1卷积核Sigmoid归一化操作输出左视图图像和右视图图像的空间特征张量。

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