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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退变智能诊断方法、系统及设备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：CN119924878B 。

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：202411986104.4，技术领域涉及：A61B6/50；该发明授权基于深度学习的颈椎退变智能诊断方法、系统及设备是由张逸凌;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退变智能诊断方法、系统及设备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退变智能诊断方法、系统、设备及计算机可读存储介质。该基于深度学习的颈椎退变智能诊断方法，包括：获取颈椎侧位X线图像；将颈椎侧位X线图像输入预设的颈椎退变智能诊断模型，输出颈椎退变诊断结果；其中，颈椎退变诊断结果包括：正常、椎间隙狭窄、生理曲度改变和骨赘；生理曲度改变又包括：正常生理弧度、生理弧度变直、生理弧度反弓。根据本申请实施例，能够更加准确地进行颈椎退变诊断。

本发明授权基于深度学习的颈椎退变智能诊断方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的颈椎退变智能诊断方法，其特征在于，包括： 获取颈椎侧位X线图像； 将颈椎侧位X线图像输入预设的颈椎退变智能诊断模型，输出颈椎退变诊断结果；其中，颈椎退变诊断结果包括：正常、椎间隙狭窄、生理曲度改变和骨赘；生理曲度改变又包括：正常生理弧度、生理弧度变直、生理弧度反弓；颈椎退变智能诊断模型的处理流程包括：将颈椎侧位X线图像通过一个3x3的卷积层，捕获图像的局部特征；采用平均池化层对卷积后的特征图进行下采样；在模块stage2中，下采样单元和基本单元各堆叠一次；在模块stage3中，下采样单元堆叠一次，基本单元堆叠三次，用于增强特征的学习能力；在模块stage4中，下采样单元和基本单元各堆叠一次；基本单元中包含MDFA模块、GCSA模块、3x3的深度可分离卷积层，基本单元中的处理过程包含通道分割、批归一化、ReLu、拼接、通道混洗； 还包括：通过一个1x1的卷积层，用于跨通道的特征融合和降维；全局池化层将特征图的空间维度缩减至一个单一值，用于捕捉整个特征图的全局信息；全连接层接收来自全局池化层的特征向量，并输出一个预测值；其中，3x3的卷积层和1x1的卷积层分别引入Mish激活函数。

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