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龙图腾网获悉上海灵至科技有限公司申请的专利一种医学图像关键点检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：CN120726035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511178666.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种医学图像关键点检测方法是由张海燕;罗艳;陈峰;王道通;苏剑波设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学图像关键点检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及医学图像处理领域，尤其涉及一种医学图像关键点检测方法。包括：获取医学图像原始数据，对图像进行扩充处理生成训练数据集；构建检测模型，在检测模型的主干网络的浅层特征提取层后嵌入改进的CBAM注意力模块，改进的CBAM模块包括通道注意力子模块和空间注意力子模块；将增强后的训练数据集输入检测模型，优化网络参数，生成训练后的关键点检测模型；将待检测医学图像输入训练后的模型，输出关键点坐标及分割区域。克服了医学图像中小目标与弱显著性区域识别困难的缺陷，使得张口度测量中切牙切缘的捕捉、颈后仰评估中关键点的提取、甲颏距离计算中软骨结构的锁定以及改良麦氏分级中多区域分割与分级判断得以在临床可接受的时效范围内完成。

本发明授权一种医学图像关键点检测方法在权利要求书中公布了：1.一种医学图像关键点检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取医学图像原始数据，通过数据增强技术对图像进行扩充处理，生成训练数据集； 基于YOLO网络架构构建检测模型，在所述检测模型的主干网络的浅层特征提取层后嵌入改进的CBAM注意力模块，所述改进的CBAM模块包括通道注意力子模块和空间注意力子模块，所述通道注意力子模块用于执行双池化聚合操作，所述空间注意力子模块用于执行空洞卷积操作，所述通道注意力子模块由可变形双级注意力机制实现，并且通过可学习偏移量动态调整特征图采样位置，生成聚焦关键区域的通道权重； 将增强后的训练数据集输入所述检测模型，优化网络参数，生成训练后的关键点检测模型； 将待检测医学图像输入训练后的模型，输出关键点坐标及分割区域，针对张口度检测场景，同步识别面部上下切牙切缘关键点与手部食指无名指关键点，计算嘴部张开距离与三指距离的比例值；针对改良麦氏分级场景，分割硬腭、软腭、悬雍垂及腭咽弓区域，依据各区域可见性及面积占比判定分级结果； 其中，所述双池化聚合操作包括对输入特征图同时执行全局平均池化和全局最大池化，将两种池化结果拼接后输入共享权重的双层感知机，生成通道权重向量； 其中，空洞卷积操作包括使用扩张率大于1的卷积核对输入特征图进行空间特征提取，生成空间权重矩阵； 所述可变形双级注意力机制包含内容感知分支，通过1×1卷积生成特征权重矩阵Mc，与位置偏移分支输出的采样特征进行哈达玛积运算，实现公式： F out=Mc⊙BilinearFin,p+Δp， 其中，Fout表示可变形双级注意力机制输出的重构特征图，⊙表示逐元素乘法，Bilinear表示双线性插值采样，p为原始坐标网格。

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