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龙图腾网获悉河北医科大学申请的专利骨科疾病辅助检测方法、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：CN120689333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510843586.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权骨科疾病辅助检测方法、装置、设备及介质是由郭丽莎;吴艳茹;陈飞扬;王煦涵;杨海波;苏芮;张晶;池子强;章淞淋;杨焱锐设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本骨科疾病辅助检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种骨科疾病辅助检测方法、装置、设备及介质，一方面，本发明能够根据每个X射线图像的真实病变类别及医学提示生成模块生成每个X射线图像的文本描述，为后续模型训练提供与病变相关的重要信息；另一方面，基于X射线图像、每个X射线图像的文本描述及基于匹配度引导的语义学习模块训练得到骨科病变检测网络，能够在医学提示的引导下，利用基于匹配度引导的语义学习模块的文本‑图像对齐能力作为文本模态到图像模态的桥梁，以辅助骨科病变检测网络学习病变的语义信息，从而提升骨科疾病的检测性能，辅助医护人员快速阅片，间接提高了骨科疾病检测的准确率。

本发明授权骨科疾病辅助检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种骨科疾病辅助检测方法，其特征在于，所述骨科疾病辅助检测方法包括： 构建初始网络、医学提示生成模块及基于匹配度引导的语义学习模块；其中，所述语义学习模块包括对比语言-图像预训练模型，所述对比语言-图像预训练模型包括图像编码器及文本编码器； 采集X射线图像；其中，每个X射线图像标记有骨科疾病的真实病变类别及真实病变位置边界框； 根据每个X射线图像的真实病变类别及所述医学提示生成模块生成每个X射线图像的文本描述； 基于所述X射线图像、每个X射线图像的文本描述及所述语义学习模块训练所述初始网络，得到骨科病变检测网络，包括：在训练过程中，冻结所述对比语言-图像预训练模型，将所述X射线图像输入至所述初始网络，并获取每个X射线图像在所述初始网络的语义分支中对应的输出数据作为每个X射线图像的语义特征；将每个X射线图像及对应的真实病变位置边界框输入至所述图像编码器得到每个X射线图像的感兴趣区域特征，以及，将每个X射线图像的文本描述输入至所述文本编码器得到每个X射线图像的文本特征；利用所述语义学习模块计算每个X射线图像的感兴趣区域特征与对应文本特征的第一相似度，及计算每个X射线图像的语义特征与对应文本特征的第二相似度；构建总损失函数；其中，所述总损失函数包括语义一致性损失函数及检测损失函数；以所述第一相似度作为监督信号，利用所述语义一致性损失函数约束所述第二相似度，以引导所述语义分支学习所述文本描述中包含的细粒度语义信息；以每个X射线图像标记的真实病变类别及真实病变位置边界框作为训练目标，利用所述检测损失函数优化所述初始网络的分类分支及定位分支，以引导所述分类分支学习病变类别信息、所述定位分支学习病变位置信息；当所述总损失函数达到收敛时，停止训练，并将当前得到的网络确定为所述骨科病变检测网络； 响应于对目标X射线图像的骨科疾病辅助检测指令，将所述目标X射线图像输入至所述骨科病变检测网络进行处理，得到所述目标X射线图像的检测结果，并将所述检测结果发送至所述骨科疾病辅助检测指令的触发者。

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