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龙图腾网获悉河北医科大学第三医院申请的专利基于深度学习的髋臼骨折分型预测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：CN120221052B 。

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：202510404012.9，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于深度学习的髋臼骨折分型预测方法及系统是由侯志勇;曹竞成;王涛;龙玉斌设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的髋臼骨折分型预测方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于深度学习的髋臼骨折分型预测方法及系统，属于深度学习技术领域，该方法包括：基于目标人员的基本信息对第一数据进行处理，得到第一目标数据，以及，对第二数据进行处理，得到第二目标数据；其中，第一数据为目标人员髋臼位置的X射线检测数据，第二数据为目标人员髋臼位置的CT三维重建数据；基于深度学习模型对第一目标数据和第二目标数据进行识别，得到髋臼骨折分型特征；将髋臼骨折分型特征发送至第一设备，第一设备用于显示髋臼骨折分型特征。本公开提供的基于深度学习的髋臼骨折分型预测方法及系统可以提升髋臼骨折特征识别的准确性，为医生提供辅助信息。

本发明授权基于深度学习的髋臼骨折分型预测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髋臼骨折分型预测方法，其特征在于，包括： 基于目标人员的基本信息对第一数据进行处理，得到第一目标数据，以及，对第二数据进行处理，得到第二目标数据；其中，所述第一数据为目标人员髋臼位置的X射线检测数据，所述第二数据为所述目标人员髋臼位置的CT三维重建数据； 响应于所述第一目标数据和所述第二目标数据在多个维度的相似度均大于目标相似度，将早期融合作为所述目标融合时期； 响应于所述第一目标数据和所述第二目标数据的多个维度中任一维度的相似度小于所述目标相似度，将晚期融合作为所述目标融合时期；所述目标融合时期为所述第一目标数据与所述第二目标数据的融合时期； 基于所述目标融合时期对应的深度学习模型对所述第一目标数据和所述第二目标数据进行识别，得到髋臼骨折分型特征； 将所述髋臼骨折分型特征发送至第一设备，所述第一设备用于显示所述髋臼骨折分型特征； 所述基于所述目标融合时期对应的深度学习模型对所述第一目标数据和所述第二目标数据进行识别，得到髋臼骨折分型特征，包括： 响应于所述目标融合时期为早期融合，将所述第一目标数据和所述第二目标数据进行融合，得到第三目标数据；基于第一深度学习模型对所述第三目标数据进行识别，得到髋臼骨折分型特征； 响应于所述目标融合时期为晚期融合，基于第二深度学习模型对所述第一目标数据进行识别，得到X射线分型特征；基于第三深度学习模型对所述第二目标数据进行识别，得到CT分型特征；将所述X射线分型特征和所述CT分型特征进行加权融合得到综合分型特征；基于分类器对所述综合分型特征进行分类，得到髋臼骨折分型特征；其中，所述第二深度学习模型的训练集与所述第三深度学习模型的训练集不同； 响应于所述X射线分型特征和或所述CT分型特征中骨折线特征的数量大于第一数量，基于第一步长降低X射线分型权重的参考值，得到X射线分型权重； 响应于所述X射线分型特征和所述CT分型特征中骨折线特征的数量均小于第二数量，基于第二步长增加X射线分型权重的参考值，得到X射线分型权重； 其中，所述第一数量大于所述第二数量，所述X射线分型权重为所述X射线分型特征对应的权重。

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河北医科大学第三医院，其通讯地址为：050000 河北省石家庄市桥西区自强路139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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