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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于生成数据增广的儿童颅骨骨折自动检测方法及装置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：CN117197052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202311047891.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于生成数据增广的儿童颅骨骨折自动检测方法及装置是由徐枫;周展平;郭雨晨设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成数据增广的儿童颅骨骨折自动检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于生成数据增广的儿童颅骨骨折自动检测方法及装置，该方法包括：获取第一儿童脑CT影像集，并对其进行像素标注与预处理，得到骨折数据、颅缝数据与正常数据；根据骨折数据、颅缝数据和正常数据得到训练好的骨折病灶生成模型与颅缝生成模型；多次随机采样高斯噪声，将高斯噪声输入骨折病灶生成模型与颅缝生成模型，得到生成骨折CTpatch数据与生成颅缝CTpatch数据；根据骨折数据、颅缝数据、正常数据、生成骨折CTpatch数据与生成颅缝CTpatch数据训练候选骨折检出模型，输出骨折检出模型；获取第二儿童脑CT影像，根据骨折检出模型对第二儿童脑CT影像进行检测。本申请通过对骨折病灶数据与颅缝数据进行增广，能够提高骨折与颅缝的分辨能力。

本发明授权基于生成数据增广的儿童颅骨骨折自动检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于生成数据增广的儿童颅骨骨折自动检测方法，其特征在于，包括： 获取第一儿童脑CT影像集，并对所述第一儿童脑CT影像集进行像素标注与预处理，得到骨折数据、颅缝数据与正常数据； 构建候选骨折病灶生成模型与候选颅缝生成模型，并根据所述骨折数据、颅缝数据和正常数据对其进行训练，得到训练好的骨折病灶生成模型与颅缝生成模型，具体包括：分别对所述骨折数据、颅缝数据和正常数据进行多次随机选择采样，得到预设大小的包含骨折的CTpatch阳性样本、不包含骨折的CTpatch阴性样本、包含颅缝的CTpatch阳性样本以及不包含颅缝的CTpatch阴性样本；采用随机梯度下降方法，通过所述包含骨折的CTpatch阳性样本与不包含骨折的CTpatch阴性样本对所述候选骨折病灶生成模型进行训练，得到训练好的骨折病灶生成模型；以及，采用随机梯度下降方法，通过所述包含颅缝的CTpatch阳性样本与不包含颅缝的CTpatch阴性样本对所述候选颅缝生成模型进行训练，得到训练好的颅缝生成模型； 多次随机采样高斯噪声，将所述高斯噪声输入所述骨折病灶生成模型与颅缝生成模型，得到生成骨折CTpatch数据与生成颅缝CTpatch数据； 构建候选骨折检出模型，根据所述骨折数据、颅缝数据、正常数据、生成骨折CTpatch数据与生成颅缝CTpatch数据训练所述候选骨折检出模型，直至训练结束，输出骨折检出模型； 获取第二儿童脑CT影像，根据所述骨折检出模型对所述第二儿童脑CT影像进行检测，包括：对于待判读的所述第二儿童脑CT影像，筛选出HU值大于200的颅骨区域；从所述颅骨区域的左上角开始，按照预设规则选取预设大小的测试patch；将所述测试patch输入所述骨折检出模型进行检测，生成检测结果；所述预设规则，包括：选择未被已有patch覆盖的最上方和最左边的颅骨区域像素点作为新patch的中心。

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