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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第四医学中心申请的专利基于深度学习的全髋关节术后腿长差的计算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：CN114612391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202210173929.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的全髋关节术后腿长差的计算方法及系统是由柴伟;智信;宋平;李睿;孔祥朋;谷旺设计研发完成，并于2022-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的全髋关节术后腿长差的计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的全髋关节术后腿长差的计算方法及系统，涉及医学技术领域，能够实现对全髋关节置换手术的患者术后情况进行准确评估，方法包括：获取髋关节置换手术术后的患者的髋关节图像；基于深度学习的目标识别网络，识别髋关节图像中的双侧股骨区域、坐骨区域、位于双侧股骨区域的第一关键点位置以及位于坐骨区域的第二关键点位置；根据第一关键点位置、第二关键点位置和坐骨区域，确定患者的双腿腿长差。所述系统执行所述方法。本发明基于髋关节置换手术术后的患者的髋关节图像，计算髋关节置换手术术后患者的双腿腿长差，并根据患者双腿腿长差，实现对进行髋关节置换手术术后的患者的恢复情况的准确评估。

本发明授权基于深度学习的全髋关节术后腿长差的计算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全髋关节术后腿长差的计算方法，其特征在于，包括： 获取髋关节置换手术术后的患者的髋关节图像； 基于深度学习的目标识别网络，识别所述髋关节图像中的双侧股骨区域、坐骨区域、位于所述双侧股骨区域的第一关键点位置以及位于所述坐骨区域的第二关键点位置； 根据所述第一关键点位置、所述第二关键点位置和所述坐骨区域，确定所述患者的双腿腿长差； 所述目标识别网络 基于包括堆叠沙漏网络结构、分割Segment-Head网络以及关键点Keypoint-Head网络的预设神经网络模型训练得到；基于所述堆叠沙漏网络结构和所述Keypoint-Head网络识别髋关节置换手术术后的患者的髋关节图像中的所述第一关键点位置及所述第二关键点位置，具体地： 通过所述堆叠沙漏网络结构提取第一特征； 所述Keypoint-Head网络和所述Segment-Head网络共享特征提取层，并在此基础上分别先通过两次卷积进一步提取第三特征，最后通过1×1卷积改变通道数，输出为logits层； 所述Keypoint-Head通过生成热力图，将所述热力图中最大概率值点为特征点，所述特征点包括第一下缘点位、第二下缘点位、第一泪滴点位和第二泪滴点位，将所述第一下缘点位以及所述第二下缘点位，作为所述第一关键点位置，以及将所述第一泪滴点位和所述第二泪滴点位，作为所述第二关键点位置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军总医院第四医学中心，其通讯地址为：100037 北京市海淀区阜成路51号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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