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龙图腾网获悉杭州健培科技有限公司申请的专利一种骨质疏松和骨质疏松性椎体压缩性骨折识别模型、训练及预测方法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：CN119446561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510037516.1，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种骨质疏松和骨质疏松性椎体压缩性骨折识别模型、训练及预测方法是由季红丽;许阳阳;洪波;程国华;何林阳设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种骨质疏松和骨质疏松性椎体压缩性骨折识别模型、训练及预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种骨质疏松和骨质疏松性椎体压缩性骨折识别模型、训练及预测方法，基于深度学习技术，重复利用患者用于肺结节筛查的胸部CT扫描图像，进行骨质疏松和骨质疏松性椎体压缩性骨折预测识别的技术方案。所述模型第一输入数据，包含胸部CT图像切片中切割出的2D图像信息数据、从椎体mask切片中切割出的2D分割mask信息数据；所述第二输入数据，包含患者年龄、性别临床信息；所述模型的多层的特征提取层用于处理第一输入数据，经过多层的特征提取层后获得最终特征提取图；预测层用于处理后的最终特征提取图与第二输入数据拼接，最后通过并列的两个全连接层分别进行骨质疏松类别预测和椎体压缩性骨折类别预测。

本发明授权一种骨质疏松和骨质疏松性椎体压缩性骨折识别模型、训练及预测方法在权利要求书中公布了：1.一种骨质疏松和骨质疏松性椎体压缩性骨折识别模型，其特征是，所述模型用于根据第一输入数据和第二输入数据，进行骨质疏松类别预测和椎体压缩性骨折类别预测； 所述第一输入数据，包含胸部CT图像切片中切割出的2D图像信息数据、从椎体mask切片中切割出的2D分割mask信息数据； 所述第二输入数据，包含患者年龄、性别临床信息； 所述模型包括多层的特征提取层和预测层； 所述多层的特征提取层，用于处理第一输入数据，经过多层的特征提取层后获得最终特征提取图； 所述预测层，包括自适应均值池化层和并列的两个全连接层，所述自适应均值池化层，用于处理后的最终特征提取图与第二输入数据拼接，最后通过并列的两个全连接层分别进行骨质疏松类别预测和椎体压缩性骨折类别预测； 所述第一输入数据的预处理方法包括以下步骤： 将三维胸部CT图像输入成熟的椎体分割模型，获取CT图像对应的椎体分割mask信息，并且将CT图像的层厚插值处理为相同的预设层厚值； 基于各段椎体分割mask信息，求取各段椎体矢状位中心层面和矢状位中心层面对应的mask的中心坐标； 获取矢状位中心层面相距预设距离内的所有CT图像切片，以及与所述CT图像切片对应的2Dmask切片； 所述的预设距离为预设层厚值的整数倍，以所述mask的中心坐标，分割出固定大小的CT图像切片块；每张切片块结合其相邻上下层的切片块组成固定大小的三通道的2D图像信息数据； 获取矢状位中心层面相距预设距离内的所有2Dmask切片，根据所述获取mask的中心坐标从椎体分割mask中切出固定大小的一通道的2D分割mask信息数据； 将每个椎体对应切片的2D图像信息数据和2D分割mask信息数据拼接为四通道的第一输入数据。

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